ISO 28902-3:2018

ISO/TC 146/SC 5
Date:  2018-08
Deleted: /FDIS
ISO/TC 146/SC 5/WG 6
Secretariat:  DIN
Air quality — Environmental meteorology — Part 3: Ground-based remote
sensing of wind by heterodyne continuous-wave Doppler lidar
Qualité de l'air — Météorologie de l'environnement — Partie 3: Télédétection du
vent par lidar Doppler à ondes entretenues basée sur le sol
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i
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ii
Contents Page
Foreword . v
Introduction . vi
1  Scope . 1
2  Normative references . 1
3  Terms and definitions . 1
4  Fundamentals of heterodyne Doppler lidar . 4
4.1  Overview . 4
4.2  Heterodyne detection . 6
4.3  Spectral analysis . 8
4.3.1  Signal processing for CW lidar . 8
4.3.2  An example of a wind speed estimation process . 9
4.4  Target variables . 9
4.5  Sources of noise and uncertainties . 10
4.5.1  Local oscillator (LO) shot noise . 10
4.5.2  Detector noise . 10
4.5.3  Relative intensity noise (RIN) . 10
4.5.4  Speckles . 11
4.5.5  Laser frequency . 11
4.6  Range assignment . 11
4.7  Known limitations . 11
5  System specifications and tests . 12
5.1  System specifications . 12
5.1.1  Laser wavelength . 12
5.1.2  Transmitter/receiver characteristics . 12
5.1.3  Pointing system characteristics . 13
5.2  Figures of merit . 14
5.3  Precision and availability of measurements . 14
5.3.1  Radial velocity measurement accuracy . 14
5.3.2  Data availability . 14
5.3.3  Maximum operational range . 14
5.4  Testing procedures . 15
5.4.1  General . 15
5.4.2  Hard target return . 15
5.4.3  Assessment of accuracy by intercomparison with other instrumentation . 15
5.4.4  Maximum operational range validation . 17
6  Measurement planning and installation instructions . 17
6.1  Site requirements . 17
6.2  Limiting conditions for general operation . 17
6.3  Maintenance and operational test . 18
6.3.1  General . 18
6.3.2  Maintenance . 18
6.3.3  Operational test . 18
6.3.4  Uncertainty . 18
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iii
Bibliography . 20
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iv
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national
standards bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally
carried out through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a
technical committee has been established has the right to be represented on that committee.
International organizations, governmental and non‐governmental, in liaison with ISO, also take part in
the work. ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all
matters of electrotechnical standardization.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are
described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria needed for the
different types of ISO documents should be noted. This document was drafted in accordance with the
editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives).
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of
patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights. Details of
any patent rights identified during the development of the document will be in the Introduction and/or
on the ISO list of patent declarations received (see www.iso.org/patents).
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and
expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO’s adherence to the
World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT)
see www.iso.org/iso/foreword.html.
This document was prepared by Technical Committee ISO/TC 146, Air quality, Subcommittee SC 5,
Meteorology, and by the World Meteorological Organization (WMO) as a common ISO/WMO Standard
under the Agreement on Working Arrangements signed between the WMO and ISO in 2008.
A list of all parts in the ISO 28902 series can be found on the ISO website.
Any feedback or questions on this document should be directed to the user’s national standards body. A
complete listing of these bodies can be found at www.iso.org/members.html.
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v
Introduction
Lidars (“light detection and ranging”), used in this document to designate atmospheric lidars, have
proven to be valuable systems for the remote sensing of atmospheric pollutants in various
meteorological parameters, such as wind, clouds, aerosols and gases. Extensive optical and physical
properties of the probed targets, such as size distribution, chemical composition, shape of the particles
and gas concentration, and optical properties of the atmosphere, such as visibility, extinction and
backscatter, can be retrieved using lidars. Atmospheric targets such as these can be spatially resolved
along their line of sight by, for example, focusing the continuous‐wave beam at the chosen specific
range. The measurements can be carried out without direct contact and in any direction as
electromagnetic radiation is used for sensing the targets. Lidar systems, therefore, supplement the
conventional in situ measurement technology. They are suited for a large number of applications that
cannot be adequately performed by using in situ or point measurement methods.
There are several methods by which lidar can be used to measure atmospheric wind. The four most
[1]
commonly used methods are heterodyne pulsed Doppler wind lidar (see ISO 28902‐2:2017 ),
heterodyne continuous‐wave Doppler wind lidar, direct‐detection Doppler wind lidar and resonance
Doppler wind lidar (commonly used for mesospheric sodium layer measurements). For further reading,
refer to References [2] and [3].
This document describes the use of (monostatic) heterodyne continuous‐wave Doppler lidar.
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vi
Air quality — Environmental meteorology — Part 3: Ground-
based remote sensing of wind by heterodyne continuous-wave
Doppler lidar
1 Scope
This document specifies the requirements and performance test procedures for monostatic heterodyne
continuous‐wave (CW) Doppler lidar techniques and presents their advantages and limitations. The
term “Doppler lidar” used in this document applies solely to monostatic heterodyne CW lidar systems
retrieving wind measurements from the scattering of laser light by aerosols in the atmosphere.
Performances and limits are described based on standard atmospheric conditions. This document
describes the determination of the line‐of‐sight wind velocity (radial wind velocity).
NOTE Derivation of wind vector from individual line‐of‐sight measurements is not described in this
document since it is highly specific to a particular wind lidar configuration. One example of the retrieval of the
wind vector can be found in ISO 28902‐2:2017, Annex B.
This document does not address the retrieval of the wind vector.
This document can be used for the following application areas:
— meteorological briefing for e.g. aviation, airport safety, marine applications, oil platforms;
— wind power production, e.g. site assessment, power curve determination;
— routine measurements of wind profiles at meteorological stations;
— air pollution dispersion monitoring;
— industrial risk management (direct data monitoring or by assimilation into micro‐scale flow
models);
— exchange processes (greenhouse gas emissions).
This document can be used by manufacturers of monostatic CW Doppler wind lidars as well as bodies
testing and certifying their conformity. This document also provides recommendations for users to
make adequate use of these instruments.
2 Normative references
The following documents are referred to in the text in such a way that some or all of their content
constitutes requirements of this document. For dated references, only the edition cited applies. For
undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
IEC 61400‐12‐1:2017, Wind energy generation systems — Part 12-1: Power performance measurements
of electricity producing wind turbines
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the following terms and definitions apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
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— ISO Online browsing platform: available at https://www.iso.org/obp
— IEC Electropedia: available at http://www.electropedia.org/
3.1
data availability
ratio between the number of actual considered measurement data with a predefined data quality and
the number of expected measurement data for a given measurement period
Note 1 to entry: In the wind industry, this term commonly applies to measurements averaged over a standard
period of 10 min.
3.2
displayed range resolution
spatial interval between the centres of two successive range measurements
3.3
effective range resolution
application‐related variable describing an integrated range interval for which the target variable is
delivered with a defined uncertainty
[SOURCE: ISO 28902‐1:2012, 3.14, modified — The example has been deleted.]
3.4
effective temporal resolution
application‐related variable describing an integrated time interval for which the target variable is
delivered with a defined uncertainty
[SOURCE: ISO 28902‐1:2012, 3.12, modified — The symbol and the example has been deleted.]
3.5
extinction coefficient
α
measure of the atmospheric opacity, expressed by the natural logarithm of the ratio of incident light
intensity to transmitted light intensity, per unit light path length
[SOURCE: ISO 28902‐1:2012, 3.10]
3.6
integration time
time spent in order to derive an independent value of the line‐of‐sight velocity
3.7
maximum acquisition range
RMaxA
maximum distance at which a lidar signal can be recorded and processed
Note 1 to entry: It depends primarily on the laser wavelength and transmitter aperture size; also, to some extent,
it depends on the number of acquisition points and the sampling frequency.
3.8
minimum acquisition range
RMinA
minimum distance from which a lidar signal can be recorded and processed
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Note 1 to entry: If the minimum acquisition range is not given, it is assumed to be zero. It can be different from
zero, when the reception is blind by focusing limitations.
3.9
maximum operational range
R
MaxO
maximum distance to which a wind speed can be derived with confidence from the lidar signal
Note 1 to entry: The maximum operational range is less than or equal to the maximum acquisition range.
Note 2 to entry: The maximum operational range is defined along an axis corresponding to the application. It is
measured vertically for vertical wind profiler. It is measured horizontally for scanning lidars able to measure in
the full hemisphere.
Note 3 to entry: The maximum operational range depends on lidar parameters but also on atmospheric
conditions, particularly the extinction coefficient.
3.10
measurement period
interval of time between the first and last measurements
[SOURCE: ISO 28902‐2:2017, 3.10]
3.11
minimum operational range
R
MinO
minimum distance where wind speed can be derived with confidence from the lidar signal
Note 1 to entry: The minimum operational range is also called blind range.
Note 2 to entry: In continuous‐wave lidars, the minimum operational range is determined by the closest position
of the focus achievable by the transceiver optical system.
3.12
physical range resolution
width [full width at half maximum (FWHM)] of the range weighting function
[SOURCE: ISO 28902‐2:2017, 3.12]
3.13
probe length
width [full width at half maximum (FWHM)] of the spatial weighting function selecting the region in
space that contributes to the wind speed computation
Note 1 to entry: The probe length is centred on the measurement distance.
3.14
range resolution
equipment‐related variable describing the shortest range interval from which independent signal
information can be obtained
[SOURCE: ISO 28902‐1:2012, 3.13]
3.15
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range weighting function
weighting function of the radial wind speed along the line of sight
[SOURCE: ISO 28902‐2:2017, 3.15]
3.16
temporal resolution
equipment‐related variable describing the shortest time interval from which independent signal
information can be obtained
[SOURCE: ISO 28902‐1:2012, 3.11]
3.17
velocity bias
maximum instrumental offset on the velocity measurement
Note 1 to entry: The velocity bias has to be minimized with adequate calibration, for example, on a fixed target.
[SOURCE: ISO 28902‐2:2017, 3.17]
3.18
velocity range
range determined by the minimum measurable wind speed, the maximum measurable wind speed and
the ability to measure the velocity sign, without ambiguity
Note 1 to entry: Depending on the lidar application, the velocity range can be defined as the radial wind velocity
(scanning lidar) or as horizontal wind velocity (wind profiler).
[SOURCE: ISO 28902‐2:2017, 3.18]
3.19
velocity resolution
instrumental velocity standard deviation
Note 1 to entry: The velocity resolution is determined by the signal processing bin width.
3.20
wind shear
variation of wind speed across a plane perpendicular to the wind direction
[SOURCE: ISO 28902‐2:2017, 3.20]
4 Fundamentals of heterodyne Doppler lidar
4.1 Overview
A CW Doppler lidar emits a narrow laser beam (see Figure 1). As it propagates in the atmosphere, the
laser radiation is scattered in all directions by aerosols, molecules and other scattering material. Part of
the scattered radiation propagates back to the lidar, it is captured by a telescope, detected and analysed.
Since the aerosols and molecules move with the atmosphere, a Doppler shift results, changing the
frequency of the scattered laser light.
At the wavelengths (and thus frequencies) relevant to heterodyne (coherent) Doppler lidar it is the
aerosols that provide the principal target for measurement of the back‐scattered signal.
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The analysis aims at measuring the difference Δf between the frequencies f of the emitted laser pulse
t
and fr of the backscattered light. According to the Doppler equation, this difference is proportional to
the line‐of‐sight wind component, as shown by Formula (1):
fff2/v  (1)
rt r
where
λ is the laser wavelength;

v
r is the line‐of‐sight wind component (component of the wind vector v along the axis of the laser
beam, counted positive when the wind is blowing away from the lidar).

Key
1 scattering particles moving with the wind
2 optical path of the emitted laser beam
3 optical axis of the receiver
4 lidar instrument
Figure 1 — Measurement principle of a heterodyne Doppler lidar
For a CW Doppler lidar system, the measurement range is usually determined by focusing the beam to
create a waist at the chosen distance. Light backscattered from those regions in close proximity to the
waist is efficiently re‐imaged back into the receiver; light from a significantly closer or greater distance
from the waist or focus is inefficiently gathered.
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4.2 Heterodyne detection
In a heterodyne lidar, the detection of the light captured by the receiving telescope (at frequency
f = f + Δf) is described schematically in Figure 2. The received light is mixed with the beam of a highly
r t
stable, continuous‐wave laser called the local oscillator (LO). The sum of the two electromagnetic waves
– backscattered and local oscillator – is converted into an electrical signal by a quadratic detector
(producing an electrical current proportional to the power of the electromagnetic wave illuminating its
sensitive surface). An analogue, high‐pass filter is then applied for eliminating the low‐frequency
components of the signal, and a low‐pass filter is also applied to avoid problems caused by aliasing in
the subsequent signal processing.

Key
1 detector Circ'r circulator
Inserted Cells
2 laser/local oscillator (LO) w0 beam waist
Inserted Cells
3 receive light ZR Rayleigh length
4 transmit light θ total angular spread
5 single‐mode fibre w(z) function of the axial distance
6 transmit/receiver aperture
7 Gaussian profile transmitted beam and of backpropagated local oscillator (BPLO)
Figure 2 — Principles of heterodyne detection, showing an example CW lidar architecture and
focus geometry
The result is a current i(t) beating at the radio frequency f + Δf – f , as shown by Formula (2) (derived
t lo
from Formula (8) in Reference [5]):
e
it2 Kt tP tP cos2fff tt nt (2)

rlo tlo
hf
t

i t

het
where
t is the time;
η is the detector quantum efficiency;
e is electrical charge of an electron;
h is Planck’s constant;
K is the instrumental constant taking into account transmission losses through the receiver;
ξ(t) is the random modulation of the signal amplitude by speckles effect (see 4.5.4);
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γ(t) is the heterodyne efficiency;
P(t) is the power of the backscattered light;
r
P is the power of the local oscillator;
lo
f is the frequency of the local oscillator;
lo
φ(t) is the random phase;
n(t) is the white detection noise;
i (t) is the heterodyne signal.
het
The heterodyne efficiency γ(t) is a measure for the quality of the optical mixing of the backscattered and
the local oscillator wave fields on the surface of the detector. It cannot exceed 1. A good heterodyne
efficiency requires a careful sizing and alignment of the local oscillator relative to the backscattered
wave. Optimal mixing conditions are discussed in Reference [5]. The heterodyne efficiency is not a
purely instrumental function, it also depends on the on the refractive index turbulence (Cn) along the
[6]
laser beam . Under conditions of strong atmospheric turbulence, the effect on varying the refractive
index degrades the heterodyne efficiency. This can happen when the lidar is operated close to the
ground during a hot sunny day.
For a CW coherent system, the time‐averaged optical signal power, P, backscattered by the aerosols
S
[7][8]
into the receiver is given to a good approximation by Formula (3):
PP  (3)
ST
where P is the transmitted laser power and β(π) is the atmospheric backscatter coefficient in 1/(m·sr).
T
It is notable that P is independent of both the focus range and the system aperture size. This
S
approximation starts to break down as the system approaches its maximum operating range. With a
−8
value of 10 ·1/(m·sr) for β(π) in clear boundary‐layer air, and a transmitted power of P ~ 1 W and λ ~
T
1,55 µm, the received power PS derived is of order 50 fW, emphasizing the need for extremely high
sensitivity.
The signal‐to‐noise ratio (SNR) for a wind speed measurement by a continuous‐wave coherent wind
lidar is given by Formula (4):
P
S
SNR (4)
hc
vD1 vRv


where η is an efficiency term incorporating optical losses and photodetector sensitivity (typically η ~
0,5, approaching unity only for a “perfect” system), P is the input signal power and (hc/λ) is the light
S
−19
quantum energy, of order 1,3·10 J at wavelength 1,55 µm. The signal bandwidth Δv is determined by
three contributions (instrumental width, transit time broadening and turbulence broadening), and the
term inside the brackets denotes the various noise sources. D(v) and R(v) represent the power spectral
density (at frequency v) from dark noise and RIN, respectively, in units of the power spectral density of
the local oscillator shot noise. Ideally D(v) and R(v) should both be << 1 over the range of Doppler
frequencies of principal interest, so that shot noise is the dominant noise source.
The SNR as defined here is the power spectral density at the Doppler peak divided by that in the
surrounding noise floor. The averaging of many spectra (described in the following clauses) ensures
that good performance can be obtained even when the SNR is well below unity. For example, in a case
where 4 000 spectra have been averaged at a SNR of 0,1, the resulting peak in the Doppler spectrum
will easily exceed a 5 standard deviations (5σ) threshold level above the noise floor. From the above, it
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−9 −1 −1
is possible to derive an approximate value of β(π) ~ 10 m sr for the minimum detectable
min
backscatter, assuming a transmitted intensity of 1 W and a 20 ms measurement time.
NOTE In the lidar community, SNR is commonly, and more properly, referred to as the carrier‐to‐noise ratio
(CNR).
4.3 Spectral analysis
4.3.1 Signal processing for CW lidar
The retrieval of the radial velocity measurement from heterodyne signals requires a frequency analysis.
This is conventionally done in the digital domain after analogue‐to‐digital conversion of the heterodyne
signals. An overview of a possible processing scheme is given in Figure 3. An analogue to digital
converter (ADC) with a sampling rate of 100 MHz permits spectral analysis up to a maximum frequency
of 50 MHz, corresponding to a wind speed V of ~38,8 m/s for an upwardly pointing 30° scan (with
LOS
λ = 1,55 µm). An analogue low‐pass filter with a cut‐off frequency of 50 MHz, inserted between the
detector and ADC, eliminates aliasing. Spectra are calculated by digital Fourier transform (DFT)
methods; a 512 point DFT gives rise to 256 points in the output spectrum with a bin width of ∼200 kHz,
corresponding to a line‐of‐sight velocity range of ∼0,15 m/s. Each DFT represents ∼5 µs of data;
successive DFTs are then calculated, and the resulting “voltage” spectra are squared in order to
generate a power spectrum. These power spectra are then averaged to find a mean spectrum for the
averaging period. The random fluctuation in the shot noise floor of the spectrum reduces as the square
root of the number of averages and hence the detection sensitivity increases by the same factor. For
4 000 averages, the measurement time amounts to ∼20 ms (a data rate of ~50 Hz). This requires that
the processing is capable of a 100 % duty cycle, which can be achieved, for example, with a fast Fourier
transform (FFT) block within a field‐programmable gate array (FPGA). It has been shown that a
standard PC with no additional duties to perform can achieve a similar performance. It is possible to
accommodate reasonable variations in any of the above parameters (sample rate, DFT length, number
of averages) while maintaining the 100 % duty cycle.

Key
1 digitised detector output
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2 spectral analysis of each block
Deleted: specral
3 DFT
4 averaging of many blocks
5 threshold applied
6 velocity estimation
a
Split into blocks of ~5 µs.
b
Wind signal.
Figure 3 — Stages in typical CW lidar signal processing: the DFT analysis is carried out by a
computer integrated into the lidar system
From the preceding paragraph, it is apparent that each measurement of line‐of‐sight wind speed,
obtained over a timescale of ~20 ms, generates a Doppler spectrum consisting of one or more peaks of
variable width, superimposed on a noise floor that is predominantly white, but which can have spectral
features originating from RIN and dark noise sources. The following subclause (4.3.2) outlines an
example of a method to derive an appropriate estimate of the wind speed.
4.3.2 An example of a wind speed estimation process
First, the noise floor is “whitened” so that each spectral bin contains the same mean noise level. This is
achieved by dividing the power value in each frequency bin of the spectrum by a previously measured
value for the same bin obtained with the shutter closed. A flat threshold is then applied at a pre‐
determined level above the mean noise (see Figure 3). A suitable and conservative choice for the
threshold is 5σ above the mean noise level. In the absence of any wind signal (e.g. with the output of the
lidar blocked), such a setting will give rise to negligible occurrences in which the noise alone exceeds
threshold. It follows that any frequency bin for which the level exceeds the threshold is deemed to
contain a valid contribution to the wind signal.
For each 20 ms measurement, the wind spectrum is reconstructed by subtracting the mean noise
contribution from the contents of each bin that exceeds the threshold and applying a small correction
for any distortion resulting from the noise whitening. In order to proceed to the next signal processing
stage, a single velocity value is derived from the resulting spectrum. A number of options are available,
including peak and median values; a common solution is to calculate the mean (or centroid)
value < V >.
LOS
4.4 Target variables
The aim of heterodyne Doppler wind lidar measurements is to characte
...

NORME ISO
INTERNATIONALE 28902-3
Première édition
2018-11
Qualité de l'air — Météorologie de
l'environnement —
Partie 3:
Télédétection du vent par lidar
Doppler à ondes contenues basé au sol
Air quality — Environmental meteorology —
Part 3: Ground-based remote sensing of wind by continuous-wave
Doppler lidar
Numéro de référence
©
ISO 2018
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y compris la photocopie, ou la diffusion sur l’internet ou sur un intranet, sans autorisation écrite préalable. Une autorisation peut
être demandée à l’ISO à l’adresse ci-après ou au comité membre de l’ISO dans le pays du demandeur.
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Web: www.iso.org
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Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives . 1
3 Termes et définitions . 2
4 Principes essentiels du lidar Doppler hétérodyne . 4
4.1 Présentation générale . 4
4.2 Détection hétérodyne . 6
4.3 Analyse spectrale . 8
4.3.1 Traitement du signal pour un lidar à ondes continues . 8
4.3.2 Exemple de processus d’estimation de la vitesse du vent . 9
4.4 Variables cibles .10
4.5 Sources de bruit et d’incertitudes .10
4.5.1 Bruit de Schottky de l’oscillateur local .10
4.5.2 Bruit du détecteur . . .10
4.5.3 Bruit d’intensité relatif (RIN) .11
4.5.4 Chatoiement .11
4.5.5 Fréquence du laser .11
4.6 Assignation en distance .11
4.7 Limites connues .12
5 Spécifications et essais du système .13
5.1 Spécifications du système.13
5.1.1 Longueur d’onde du laser .13
5.1.2 Caractéristiques de l’émetteur/récepteur .13
5.1.3 Caractéristiques du système de pointage .13
5.2 Facteurs de mérite .14
5.3 Fidélité et disponibilité des mesurages .14
5.3.1 Exactitude de mesure de la vitesse radiale .14
5.3.2 Taux de disponibilité des données .15
5.3.3 Portée opérationnelle maximale .15
5.4 Modes opératoires d’essai .15
5.4.1 Généralités .15
5.4.2 Écho sur cible dure.15
5.4.3 Évaluation de l’exactitude par comparaison avec d’autres instruments .16
5.4.4 Validation de la portée opérationnelle maximale .17
6 Planification du mesurage et instructions relatives à l’installation .18
6.1 Exigences relatives au site.18
6.2 Conditions limites pour usage général .18
6.3 Maintenance et essai de fonctionnement.19
6.3.1 Généralités .19
6.3.2 Maintenance .19
6.3.3 Essai de fonctionnement .19
6.3.4 Incertitude .19
Bibliographie .21
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d'organismes
nationaux de normalisation (comités membres de l'ISO). L'élaboration des Normes internationales est
en général confiée aux comités techniques de l'ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude
a le droit de faire partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales,
gouvernementales et non gouvernementales, en liaison avec l'ISO participent également aux travaux.
L'ISO collabore étroitement avec la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier, de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a été
rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2 (voir www
.iso. org/directives).
L'attention est attirée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l'objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L'ISO ne saurait être tenue pour responsable
de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence. Les détails concernant
les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de
l'élaboration du document sont indiqués dans l'Introduction et/ou dans la liste des déclarations de
brevets reçues par l'ISO (voir www. iso. org/brevets).
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spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion
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techniques au commerce (OTC), voir www. iso. org/avant-p ropos.
Le présent document a été élaboré par le comité technique ISO/TC 146, Qualité de l’air, sous-comité SC 5,
Météorologie.
Une liste de toutes les parties de la série ISO 28902 se trouve sur le site web de l’ISO.
Il convient que l’utilisateur adresse tout retour d’information ou toute question concernant le présent
document à l’organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes se
trouve à l’adresse www. iso. org/fr/members. html.
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Introduction
Les lidars («light detection and ranging»), désignant les lidars atmosphériques dans le présent document,
se sont révélés être des systèmes intéressants pour la télédétection des polluants atmosphériques et
divers paramètres météorologiques, tels que le vent, les nuages, les aérosols et les gaz. L’utilisation des
méthodes lidar permet d’extraire et de déterminer l’ensemble des propriétés optiques et physiques des
cibles explorées telles que la distribution granulométrique, la composition chimique et la forme des
particules, la concentration de gaz, et des propriétés optiques de l’atmosphère telles que la visibilité,
l’extinction et la rétrodiffusion. La détection de telles cibles atmosphériques peut être résolue en
distance le long de la ligne de visée du lidar, par exemple en focalisant le faisceau laser à la distance
choisie. La mesure est sans contact direct et peut se faire dans n’importe quelle direction grâce à
l’utilisation d’un rayonnement électromagnétique. Les systèmes lidar complètent donc les technologies
de mesure in situ classiques. Ils peuvent être utilisés pour plusieurs applications qui ne peuvent pas
être correctement mises en œuvre avec des méthodes de mesure in situ ou ponctuelles.
Plusieurs méthodes permettent d’utiliser les lidars pour mesurer le vent atmosphérique.
Les quatre méthodes les plus couramment utilisées sont le lidar Doppler pulsé hétérodyne
[1]
(voir l’ISO 28902-2:2017 ), le lidar Doppler hétérodyne à ondes continues, le lidar Doppler à détection
directe et le lidar Doppler à résonance (couramment utilisé pour les mesurages de la couche de sodium
mésosphérique). Pour de plus amples informations, se reporter aux Références [2] et [3].
Le présent document décrit l’utilisation du lidar Doppler (monostatique) hétérodyne à ondes continues.
NORME INTERNATIONALE ISO 28902-3:2018(F)
Qualité de l'air — Météorologie de l'environnement —
Partie 3:
Télédétection du vent par lidar Doppler à ondes contenues
basé au sol
1 Domaine d’application
Le présent document spécifie les exigences et les modes opératoires d’essais de performance relatifs aux
techniques de lidar Doppler monostatique hétérodyne à ondes continues et présente leurs avantages
et limites. Dans le présent document, le terme «lidar Doppler» s’applique uniquement à des systèmes
lidars monostatiques hétérodynes à ondes continues permettant d’extraire des mesures du vent à
partir de la diffusion d’une lumière laser par des aérosols dans l’atmosphère. Les performances et les
limites sont décrites sur la base de conditions atmosphériques normalisées. Le présent document décrit
la détermination de la vitesse du vent sur la ligne de visée (vitesse radiale du vent).
NOTE La détermination du vecteur vent à partir de mesures individuelles sur la ligne de visée n’est pas
décrite dans le présent document car elle est hautement spécifique à une configuration de lidar particulière. Un
exemple d’extraction du vecteur vent est donné dans l’ISO 28902-2:2017, Annexe B.
Le présent document ne traite pas de l’extraction du vecteur vent.
Le présent document peut être utilisé dans les champs d’application suivants:
— points météorologiques, par exemple pour l’aviation, la sécurité aéroportuaire, les applications
maritimes, les plates-formes pétrolières;
— production d’énergie éolienne, par exemple évaluation d’un site, détermination de la courbe de
puissance;
— mesurages de routine des profils de vent dans les stations météorologiques;
— surveillance de la dispersion des polluants dans l’atmosphère;
— gestion des risques industriels (surveillance directe des données ou par assimilation des données
dans des modèles de flux à micro-échelle);
— processus d’échanges (émissions de gaz à effet de serre).
Le présent document peut être utilisé par les fabricants de lidars Doppler monostatiques à ondes
continues ainsi que par les organismes en charge des essais et de la certification de leur conformité. Le
présent document fournit également des recommandations aux utilisateurs pour un usage adéquat de
ces instruments.
2 Références normatives
Les documents suivants sont cités dans le texte de sorte qu’ils constituent, pour tout ou partie de leur
contenu, des exigences du présent document. Pour les références datées, seule l’édition citée s’applique.
Pour les références non datées, la dernière édition du document de référence s'applique (y compris les
éventuels amendements).
IEC 61400-12-1:2017, Systèmes de génération d’énergie éolienne — Partie 12-1: Mesures de performance de
puissance des éoliennes de production d’électricité
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions suivants s’appliquent.
L’ISO et l’IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l’adresse https: //www .iso .org/obp
— IEC Electropedia: disponible à l’adresse http: //www .electropedia .org/
3.1
taux de disponibilité des données
rapport entre le nombre de données de mesure effectivement acquises ayant une qualité prédéfinie et
le nombre attendu de données de mesure pendant une période de mesure donnée
Note 1 à l'article: Dans l’industrie éolienne, ce terme s’applique couramment à des mesurages moyennés sur une
période normalisée de 10 min.
3.2
résolution en portée affichée
intervalle spatial entre les centres de deux mesurages de portée successifs
3.3
résolution en portée effective
variable liée à l’application décrivant un intervalle de portée intégré pour lequel la variable cible est
fournie avec une incertitude définie
[SOURCE: ISO 28902-1:2012, 3.14, modifiée — L’exemple a été supprimé.]
3.4
résolution temporelle effective
variable liée à l’application décrivant un intervalle de temps intégré pour lequel la variable cible est
fournie avec une incertitude définie
[SOURCE: ISO 28902-1:2012, 3.12, modifiée — Le symbole et l’exemple ont été supprimés.]
3.5
coefficient d’extinction
α
mesure de l’opacité atmosphérique, exprimée par le logarithme népérien du rapport de l’intensité
lumineuse incidente à l’intensité lumineuse transmise, par longueur unitaire du trajet lumineux
[SOURCE: ISO 28902-1:2012, 3.10]
3.6
durée d’intégration
temps nécessaire à la détermination d’une valeur indépendante de la vitesse dans la ligne de visée
3.7
portée maximale d’acquisition
R
MaxA
distance maximale à laquelle un signal lidar peut être enregistré et traité
Note 1 à l'article: Elle dépend principalement de la longueur d’onde du laser et de la dimension de l’ouverture de
l’émetteur; elle dépend aussi, dans une certaine mesure, du nombre de points d’acquisition et de la fréquence
d’échantillonnage.
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3.8
portée minimale d’acquisition
R
MinA
distance minimale à partir de laquelle un signal lidar peut être enregistré et traité
Note 1 à l'article: Si la portée minimale d’acquisition n’est pas indiquée, elle est supposée être égale à zéro. Elle
peut être différente de zéro lorsque la réception est masquée par les limites de focalisation.
3.9
portée opérationnelle maximale
R
MaxO
distance maximale jusqu’à laquelle le signal lidar permet de déterminer de manière fiable une
vitesse de vent
Note 1 à l'article: La portée opérationnelle maximale est inférieure ou égale à la portée maximale d’acquisition.
Note 2 à l'article: La portée opérationnelle maximale est définie le long d’un axe correspondant à l’application.
Elle est mesurée verticalement pour un profileur de vent. Elle est mesurée horizontalement pour les lidars à
balayage capables de mesurer dans la totalité d’un hémisphère.
Note 3 à l'article: La portée opérationnelle maximale dépend des paramètres lidar, mais aussi des conditions
atmosphériques, en particulier du coefficient d’extinction.
3.10
période de mesure
intervalle de temps entre les première et dernière mesures
[SOURCE: ISO 28902-2:2017, 3.10]
3.11
portée opérationnelle minimale
R
MinO
distance minimale à laquelle le signal lidar permet de déterminer de manière fiable une vitesse de vent
Note 1 à l'article: La portée opérationnelle minimale est également appelée zone aveugle.
Note 2 à l'article: Dans les lidars à ondes continues, la portée opérationnelle minimale est déterminée par la
position la plus proche du foyer pouvant être atteinte par le système optique de l’émetteur/récepteur.
3.12
résolution en portée physique
largeur (à mi-hauteur) de la fonction de pondération en portée
[SOURCE: ISO 28902-2:2017, 3.12]
3.13
longueur de sonde
largeur (à mi-hauteur) de la fonction de pondération spatiale sélectionnant la région de l’espace qui
contribue au calcul de la vitesse du vent
Note 1 à l'article: La longueur de sonde est centrée sur la distance de mesure.
3.14
résolution en portée
variable liée au matériel décrivant le plus court intervalle de portée à partir duquel des informations de
signal indépendantes peuvent être obtenues
[SOURCE: ISO 28902-1:2012, 3.13]
3.15
fonction de pondération en portée
fonction de pondération de la vitesse radiale du vent le long de la ligne de visée
[SOURCE: ISO 28902-2:2017, 3.15]
3.16
résolution temporelle
variable liée au matériel décrivant le plus court intervalle de temps à partir duquel des informations de
signal indépendantes peuvent être obtenues
[SOURCE: ISO 28902-1:2012, 3.11]
3.17
biais de vitesse
écart systématique maximal dû à l’instrument lors du mesurage de la vitesse
Note 1 à l'article: Le biais de vitesse doit être réduit au minimum par un étalonnage adéquat, par exemple sur une
cible fixe.
[SOURCE: ISO 28902-2:2017, 3.17]
3.18
plage de vitesse
plage déterminée par la vitesse minimale mesurable du vent, la vitesse maximale mesurable du vent et
l’aptitude à mesurer le signe de la vitesse, sans ambiguïté
Note 1 à l'article: Selon l’application lidar, la plage de vitesse peut être définie en tant que vitesse radiale du vent
(lidar à balayage) ou en tant que vitesse horizontale du vent (profileur de vent).
[SOURCE: ISO 28902-2:2017, 3.18]
3.19
résolution en vitesse
écart-type instrumental de vitesse
Note 1 à l'article: La résolution en vitesse est déterminée par la largeur de tranche de traitement du signal.
3.20
cisaillement du vent
variation du vecteur vent dans un plan perpendiculaire à la direction du vent
[SOURCE: ISO 28902-2:2017, 3.20]
4 Principes essentiels du lidar Doppler hétérodyne
4.1 Présentation générale
Un lidar Doppler à ondes continues émet un faisceau laser étroit (voir Figure 1). Lorsqu’il se propage
dans l’atmosphère, le rayonnement laser est diffusé dans toutes les directions par les aérosols, les
molécules et autres particules diffusantes. Une partie du rayonnement diffusé revient vers le lidar;
elle est capturée par un télescope, détectée et analysée. Les aérosols et les molécules se déplaçant avec
l’atmosphère, il en résulte un décalage de fréquence par effet Doppler pour la lumière laser diffusée.
Aux longueurs d’onde (et donc fréquences) pertinentes pour un lidar Doppler hétérodyne (cohérent), la
majeure partie du rayonnement rétrodiffusé provient des aérosols.
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L’analyse vise à déterminer la différence Δf entre la fréquence f de l’émission laser et la fréquence f de la
t r
lumière rétrodiffusée. Selon l’équation de Doppler, cette différence est proportionnelle à la composante
du vent sur la ligne de visée, comme indiqué dans la Formule (1):
Δ=ff −=fv−2/λ (1)
rt r
où
λ est la longueur d’onde du laser;

v
r est la composante du vent le long de la ligne de visée (composante du vecteur vent, v , le long
de l’axe du faisceau laser, considérée comme étant positive lorsque le vent souffle dans la
direction opposée au lidar).
Légende
1 particules diffusantes se déplaçant avec le vent
2 trajet optique du faisceau laser émis
3 axe optique du récepteur
4 instrument lidar
Figure 1 — Principe de mesure d’un lidar Doppler hétérodyne
Pour un système lidar Doppler à ondes continues, la distance de mesure est généralement réglée
en focalisant le faisceau pour lui donner une dimension minimale à la distance choisie. La lumière
rétrodiffusée à partir des régions situées à proximité du point de focalisation est efficacement ré-
imagée par le récepteur; la lumière provenant d’une région bien plus proche ou bien plus éloignée du
point de focalisation ou du foyer est mal captée.
4.2 Détection hétérodyne
Dans un lidar hétérodyne, la détection de la lumière captée par le télescope récepteur (à la fréquence
f = f + Δf) est décrite schématiquement à la Figure 2. La lumière reçue est mélangée au faisceau d’un
r t
laser continu très stable appelé oscillateur local (OL). La somme des deux ondes électromagnétiques –
rétrodiffusée et oscillateur local – est convertie en un signal électrique par un détecteur quadratique
(produisant un courant électrique proportionnel à la puissance de l’onde électromagnétique éclairant
sa surface sensible). Un filtre passe-haut analogique est ensuite appliqué pour éliminer les composantes
basse fréquence du signal et un filtre passe-bas est également appliqué pour éviter les problèmes causés
par un repliement spectral lors du traitement ultérieur du signal.
Légende
1 détecteur Circ'r circulateur
2 laser/oscillateur local (OL) w niveau du col du faisceau
3 réception de lumière Z longueur de Rayleigh
R
4 émission de lumière θ répartition angulaire totale
5 fibre monomodale w(z) fonction de la distance axiale
6 ouverture de l’émetteur/récepteur
7 profil gaussien du faisceau transmis et de BPLO («backpropagated local oscillator»)
Figure 2 — Principes de détection hétérodyne, illustrant un exemple d’architecture de lidar
à ondes continues et de géométrie de foyer
Le résultat est un courant i(t) de radiofréquence f + Δf – f , tel qu’indiqué dans la Formule (2) (dérivée
t lo
de la Formule (8) de la Référence [5]):
η⋅e
it =⋅22⋅⋅Ktξγ⋅ tP⋅ tP⋅⋅cos π Δ+ff − ft⋅+ϕ t +nt (2)
() () () () ()() (() ()
rlot lo
hf⋅
t
 
i t
()
het
où
t est le temps;
η est le rendement quantique du détecteur;
e est la charge électrique d’un électron;
h est la constante de Planck;
K est la constante instrumentale tenant compte des pertes de transmission dans le
récepteur;
ξ(t) est la modulation aléatoire de l’amplitude du signal par l’effet de chatoiement (voir 4.5.4);
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γ(t) est le rendement hétérodyne;
P (t) est la puissance de la lumière rétrodiffusée;
r
P est la puissance de l’oscillateur local;
lo
f est la fréquence de l’oscillateur local;
lo
φ(t) est une phase aléatoire;
n(t) est le bruit blanc de détection;
i (t) est le signal hétérodyne.
het
Le rendement hétérodyne γ(t) est une mesure de la qualité du mélange optique des ondes rétrodiffusées
et de l’oscillateur local sur la surface du détecteur. Il ne peut pas dépasser 1. Un bon rendement
hétérodyne nécessite un dimensionnement et un alignement soigneux de l’oscillateur local par rapport
à l’onde rétrodiffusée. Les conditions optimales de mélange sont décrites dans la Référence [5]. Le
rendement hétérodyne n’est pas une fonction purement instrumentale; il dépend aussi de la turbulence
2 [6]
de l’indice de réfraction (Cn ) le long du faisceau laser . Dans des conditions de forte turbulence
atmosphérique, les fluctuations de l’indice de réfraction dégradent le rendement hétérodyne. Cela peut
se produire lorsque le lidar est utilisé à proximité du sol pendant une chaude journée d’été.
Pour un système cohérent à ondes continues, la puissance du signal optique moyennée dans le temps,
[7][8]
P , rétrodiffusée par les aérosols dans le récepteur est donnée avec une bonne approximation par
S
la Formule (3):
PP=ππβλ (3)
()
ST
où P est la puissance transmise du laser et β(π) est le coefficient de rétrodiffusion atmosphérique en
T
1/(m·sr).
Il convient de souligner que P est indépendante de la distance de focalisation et de l’ouverture du
S
système. Cette approximation commence à se dégrader lorsque le système se rapproche de sa portée
−8
opérationnelle maximale. Avec une valeur de 10 ·1/(m·sr) pour β(π) dans une couche limite d’air clair,
une puissance transmise P d’environ 1 W et λ d’environ 1,55 µm, la puissance reçue P qui en découle
T S
est de l’ordre de 50 fW. Ce chiffre souligne la nécessité d’une sensibilité extrêmement élevée du lidar.
Le rapport signal/bruit (SNR), pour un mesurage de vitesse de vent par un lidar cohérent à ondes
continues, est donné par la Formule (4):
ηP
S
SNR= (4)
hc
Δ+vD1 vR+ v
()() ()
λ
où η est un terme de rendement comprenant les pertes optiques et la sensibilité du photodétecteur (en
général η est égal à environ 0,5, n’approchant l’unité que pour un système «parfait»), P est la puissance
S
−19
du signal d’entrée et (hc/λ) est l’énergie quantique de la lumière, de l’ordre de 1,3·10 J à une longueur
d’onde de 1,55 µm. La bande passante du signal Δv est déterminée par trois contributions (largeur
instrumentale, élargissement spectral par le temps de transfert et par la turbulence), et le terme entre
parenthèses désigne les diverses sources de bruit. D(v) et R(v) représentent respectivement la densité
spectrale de puissance (à la fréquence v) du bruit d’obscurité et du bruit d’intensité relatif (RIN),
relativement à la densité spectrale de puissance du bruit de Schottky de l’oscillateur local. Dans l’idéal,
il convient que D(v) et R(v) soient très inférieurs à 1 sur toute la gamme de fréquences Doppler d’intérêt,
de sorte que le bruit de Schottky soit la source de bruit dominante.
Tel qu’il est défini ici, le rapport signal/bruit (SNR) est la densité spectrale de puissance à la valeur de
crête du signal Doppler divisée par celle du bruit plancher ambiant. Le moyennage d’un grand nombre
de spectres (décrits dans les articles ci-après) permet d’obtenir une bonne performance même lorsque
le rapport signal/bruit est très inférieur à l’unité. Par exemple, dans le cas où 4 000 spectres ont été
moyennés à un rapport signal/bruit de 0,1, la valeur de crête du spectre Doppler dépassera aisément
un seuil de 5 écarts-types (5σ) au-dessus du bruit plancher. À partir de là, il est possible de déterminer
−9 −1 −1
une valeur approximative de β(π) égale à environ 10 m sr pour la rétrodiffusion détectable
min
minimale, en supposant une intensité transmise de 1 W et une durée de mesure de 20 ms.
NOTE Dans le domaine des lidars, le rapport signal/bruit est généralement, et plus correctement, désigné
par le terme «rapport porteuse/bruit (CNR)».
4.3 Analyse spectrale
4.3.1 Traitement du signal pour un lidar à ondes continues
L’extraction de la mesure de la vitesse radiale à partir de signaux hétérodynes fait appel à une analyse
spectrale. Celle-ci est effectuée dans le domaine numérique après conversion analogique-numérique
des signaux hétérodynes. Un aperçu de schéma de traitement possible est donné à la Figure 3. Un
convertisseur analogique-numérique (CAN) avec une fréquence d’échantillonnage de 100 MHz permet
une analyse spectrale jusqu’à une fréquence maximale de 50 MHz, correspondant à une vitesse
de vent V d’environ 38,8 m/s pour un balayage conique de 30° d’ouverture autour de la verticale
LOS
(avec λ = 1,55 µm). Un filtre passe-bas analogique de fréquence de coupure 50 MHz, inséré entre le
détecteur et le convertisseur analogique-numérique (CAN), élimine le risque de repliement spectral.
Les spectres sont calculés par des méthodes impliquant des transformées de Fourier discrètes (TFD);
une TFD à 512 points donne 256 points dans le spectre de sortie avec une résolution spectrale d’environ
200 kHz, correspondant à un pas de vitesse d’environ 0,15 m/s le long de la ligne de visée. Chaque
TFD représente environ 5 µs de données; les TFD successives sont ensuite calculées et les spectres
de «tension» résultants sont élevés au carré afin de générer un spectre de puissance. Ces spectres de
puissance sont ensuite moyennés pour obtenir un spectre moyen pendant la période de moyennage. La
fluctuation aléatoire du bruit de Schottky plancher du spectre diminue en même temps que la racine
carrée du nombre de signaux moyennés et, par conséquent, la sensibilité de détection augmente du
même facteur. Pour une moyenne sur 4 000 signaux, la durée de mesure est égale à environ 20 ms (un
débit de données d’environ 50 Hz). L’unité de traitement doit être suffisamment rapide pour réussir à
traiter tous les signaux sans en perdre. Cette rapidité de traitement peut être obtenue, par exemple,
avec un bloc de transformation de Fourier rapide (TFR) dans un réseau logique programmable (FPGA).
Il s’est avéré que l’on pouvait aboutir à un résultat similaire à l’aide d’un ordinateur normal n’exécutant
aucune autre tâche supplémentaire. Il est possible de traiter des variations raisonnables de n’importe
lequel des paramètres ci-dessus (fréquence d’échantillonnage, longueur de TFD, nombre de moyennes)
tout en maintenant le cycle de fonctionnement à 100 %.
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Légende
1 sortie de détecteur numérisée
2 analyse spectrale de chaque bloc
3 TFD
4 moyennage d’un grand nombre de blocs
5 seuil appliqué
6 estimation de la vitesse
a
Division en blocs d’environ 5 µs.
b
Signal de vent.
Figure 3 — Étapes de traitement type du signal d’un lidar à ondes continues: l’analyse par TFD
est effectuée par un ordinateur intégré dans le système lidar
D’après l’alinéa précédent, chaque mesurage de vitesse de vent le long de la ligne de visée, obtenu sur
une échelle de temps de 20 ms environ, génère un spectre Doppler comprenant une ou plusieurs crêtes
d’amplitude variable, superposées à un bruit de fond plancher essentiellement blanc, mais pouvant
avoir des caractéristiques spectrales provenant de sources de bruit d’intensité relatif (RIN) et de bruit
d’obscurité. Le paragraphe suivant (4.3.2) décrit un exemple de méthode permettant d’obtenir une
estimation correcte de la vitesse du vent.
4.3.2 Exemple de processus d’estimation de la vitesse du vent
Tout d’abord, le bruit de fond plancher est «blanchi» de sorte que chaque intervalle spectral contienne
le même niveau de bruit moyen. Cela est obtenu en divisant la valeur de la puissance dans chaque
intervalle de fréquence du spectre par une valeur précédemment mesurée pour le même intervalle
obtenue avec l’obturateur fermé. Un seuil plat est ensuite appliqué à un niveau prédéterminé au-dessus
du bruit moyen (voir Figure 3). Un choix approprié et prudent pour le seuil est de 5σ au-dessus du niveau
de bruit moyen. En l’absence de tout signal de vent (par exemple avec la sortie du lidar bloquée), ce seuil
ne sera que très occasionnellement dépassé. Il s’ensuit que tout intervalle de fréquence pour lequel le
niveau dépasse le seuil est censé contenir une information pertinente pour le signal de vent.
Pour un mesurage d’une durée de 20 ms, le spectre de vent est reconstruit en soustrayant la contribution
du bruit moyen du contenu de chaque intervalle dépassant le seuil et en appliquant une petite correction
pour toute distorsion résultant du blanchiment du bruit. Pour passer à l’étape suivante de traitement
du signal, une seule valeur de vitesse est déterminée à partir du spectre résultant. Plusieurs options
sont disponibles, y compris les valeurs de crête et médianes; une solution courante consiste à calculer la
valeur moyenne < V > (ou centroïde du spectre).
LOS
4.4 Variables cibles
Les mesurages par lidar Doppler hétérodyne ont pour but de caractériser le champ de vent. Dans chaque
intervalle de portée, l’évaluation de la variable mesurée conduit à la vitesse radiale du vent.
Il existe d’autres variables cibles potentielles, comme la variabilité de la vitesse radiale, qui ne sont pas
traitées dans le présent document.
Les variables cibles peuvent être utilisées comme données d’entrée pour différentes méthodes
d’extraction permettant d’obtenir des produits météorologiques tels que le vecteur vent en un point
ou sur une ligne (profil), dans un plan arbitraire ou dans l’espace dans son ensemble. Cela inclut le
mesurage des cisaillements de vent, des turbulences de sillage d’aéronefs, des vents anabatiques
ou catabatiques. Un autre objectif des mesurages par lidar Doppler est de déterminer les propriétés
cinématiques et les paramètres des champs de vent hétérogènes tels que la divergence et la rotation.
Des exemples d’applications sont donnés dans l’ISO 28902-2:2017, Annexe C.
4.5 Sources de bruit et d’incertitudes
4.5.1 Bruit de Schottky de l’oscillateur local
Le bruit de Schottky (ou de grenaille) est représenté par n(t) dans la Formule (2). Sa variance est
proportionnelle à la puissance de l’oscillateur local (OL), comme indiqué dans la Formule (5):
in² =2eSPB (5)
SN lo
où
ηe
est la sensibilité du détecteur, S= ;
S
hf
t
B est la bande passante de détection.
Il provoque des mesures aberrantes et limite la portée maximale du signal. Si aucune autre source
de bruit ne prédomine, la force du signal hétérodyne en fonction du niveau de bruit est mesurée par
le rapport signal/bruit (SNR), comme indiqué dans la Formule (6) (dérivée de la Formule (4) de la
Référence [9]):
ηγ⋅⋅Kt
()
SNR = P t (6)
()
r
h⋅⋅fB
t
NOTE Certains auteurs font état du rapport porteuse/bruit (CNR), qui est défini dans le présent document
en tant que rapport signal/bruit (SNR).
4.5.2 Bruit du détecteur
Des sources de bruit supplémentaires peuvent affecter le rapport signal/bruit. Comme le bruit de
Schottky, leur densité spectrale est constante sur la bande passante de détection (bruit blanc). La
variance du courant du détecteur, désignée par < in > , englobe ces contributions:
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— le bruit d’obscurité est généré par les fluctuations du courant d’obscurité du détecteur, i , comme
D
indiqué dans la Formule (7):
in² =2ei B (7)
DN D
— le bruit thermique (bruit de Johnson/Nyquist) est le bruit électronique généré par l’agitation
thermique des électrons à l’intérieur de la résistance de charge, R , à une température T, comme
L
indiqué dans la Formule (8):
4kT
B
in² = B (8)
TN
R
L
où k est la constante de Boltzman.
B
4.5.3 Bruit d’intensité relatif (RIN)
Le bruit d’intensité relatif (RIN) (dB/Hz) est le bruit de la puissance de l’oscillateur local (OL) rapporté
au niveau de puissance moyen. Le RIN présente généralement un pic à la fréquence d’oscillation de
relaxation du laser, puis chute à des fréquences plus élevées jusqu’à ce qu’il converge vers le niveau
de bruit de Schottky (bruit rose). Le courant de bruit RIN augmente avec le carré de la puissance de
l’oscillateur local. Voir la Formule (9):
01, RIN
in²²= SPlo 10 B (9)
()
RIN
Dans un bon système lidar, i , RIN, 1/R sont suffisamment faibles pour que le bruit de Schottky de
D L
l’oscillateur local constitue la principale source de bruit. Dans ce cas uniquement, la Formule (5) est
applicable.
4.5.4 Chatoiement
Pour un lidar Doppler cohérent, le signal hétérodyne est la somme de nombreuses ondes rétrodiffusées
par des particules individuelles d’aérosols. Étant donné que les particules sont réparties de façon
aléatoire le long du faisceau dans des volumes beaucoup plus longs que la longueur d’onde du laser, les
ondes rétrodiffusées ont une phase aléatoire lorsqu’elles atteignent la surface sensible du détecteur.
Elles s’additionnent donc de façon aléatoire. De ce fait, le signal hétérodyne a une phase et une amplitude
[10]
aléatoires. Ce phénomène est appelé chatoiement . Il limite la précision des estimations de fréquence.
4.5.5 Fréquence du laser
Un mesurage précis de la vitesse radiale nécessite une connaissance exacte de f – f . Toute incertitude
r lo
ˆ
dans cette valeur entraîne un biais de f . Si la fréquence du laser, f , n’est pas stable, elle doit soit être
t
r
mesurée soit être fixée par rapport à f .
lo
4.6 Assignation en distance
Pour un faisceau gaussien non tronqué, la variation axiale de la sensibilité est centrée au niveau du col
du faisceau, la demi-largeur à mi-hauteur (HWHM) étant donnée par la distance sur laquelle la surface
du faisceau est multipliée par deux (portée de Rayleigh Z ). Une bonne approximation de la fonction de
R
pondération axiale pour un lidar cohérent monostatique à ondes continues est donnée par une fonction
[7][8]
lorentzienne , comme indiqué dans la Formule (10):
Γ
π
F = (10)
Δ +Γ²
où
Δ est la distance par rapport à la position du foyer le long de la direction du faisceau;
Γ est la demi-largeur de la fonction de pondération à −3 dB, c’est-à-dire à 50 % de son maximum.
Il est à noter que F a été normalisée de sorte que son intégrale de –∞ à ∞ soit égale à l’unité. Une bonne
approximation de Γ est donnée par la Formule (11):
λR
Γ = (11)
πA
où
λ est la longueur d’onde du laser, supposée ici égale à la longueur d’onde λ utilisée en télécommunications,
−6
soit environ 1,55·10 m;
R est la distance du foyer du faisceau par rapport à la lentille de sortie du lidar;
A est le rayon du faisceau au niveau de la lentille de sortie.
Il est supposé que le profil d’intensité du faisceau est un profil gaussien 2D à symétrie axiale et A est
calculé pour le point au niveau duquel l’intensité a chuté à 1/e de sa valeur au centre du faisceau.
4.7 Limites connues
Les lidars Doppler reposent sur la rétrodiffusion des aérosols. Les aérosols sont pour la plupart générés
au niveau ou à proximité du sol, puis soulevés à de plus hautes altitudes par convection ou turbulence.
Ils se trouvent donc en grandes quantités dans la couche limite planétaire (généralement 1 000 m
d’épaisseur durant la journée dans les zones tempérées, 3 000 m dans les régions tropicales), mais à des
concentrations beaucoup plus faibles à des niveaux plus élevés de l’atmosphère. Il s’ensuit que les lidars
Doppler mesurent difficilement les vents au-dessus de la couche limite planétaire, excepté en présence
de couches d’aérosols à haute altitude telles que les poussières désertiques ou les panaches volcaniques.
Les faisceaux laser sont fortement atténués par le brouillard ou les nuages. La portée maximale des
lidars Doppler est limitée dans le brouillard (quelques centaines de mètres au mieux) et ces lidars ne
peuvent pas mesurer les vents à l’intérieur ou au-delà d’un nuage. Ils sont capables de pénétrer dans des
nuages peu visibles comme les cirrus. Par conséquent, des informations concernant les vents à haute
altitude (8 km à 12 km) peuvent être extraites de la rétrodiffusion des particules de cristaux de glace.
Les lidars Doppler détectent les gouttelettes d’eau ou les cristaux de glace des nuages lorsqu’ils sont
présents dans l’atmosphère. Étant des diffuseurs efficaces, ils peuvent dominer la puissance du signal
rétrodiffusé par l’atmosphère, auquel cas le lidar Doppler mesure la vitesse radiale des hydrométéores
plutôt que le vent radial. Cela peut conduire à un mesurage incorrect de la composante verticale du vent
car les hydrométéores ont tendance à chuter dans l’atmosphère, mais la vitesse horizontale du vent est
habituellement mesurée correctement.
La pluie lessive l’atmosphère, rabattant les aérosols vers le sol. La puissance du signal pour un lidar
Doppler à ondes continues est en général nettement réduite après la pluie.
La présence d’eau de pluie sur le hublot d’un lidar Doppler atténue fortement sa transmission
bidirectionnelle. À moins qu’il ne soit équipé d’un essuie-glace ou d’une soufflerie, il convient d’essuyer
manuellement son hublot.
Comme expliqué en 4.2, le rendement de détection hétérodyne est dégradé par la présence de la
turbulence de l’indice de réfraction le long du faisceau. La turbulence de l’indice de réfraction est le
plus souvent présente à proximit
...