本项目利用多光谱雷达，通过回波光谱具体特征，分析在雾霾天、晴天和大雾天气时的气溶胶消光性，粒径分布和雾霾的垂直分布等各项特征。并通过与其他观测手段进行对比参考，收集相关数据，进一步建立有效模型。随着全球对环境保护重视程度不断提升，空气质量监测成为环境领域重点关注方向。各国纷纷出台严格空气质量标准与环保政策，推动环境监测行业发展。我国持续推进蓝天保卫战，对雾霾监测与治理投入大量资源，为多光谱雷达技术应用创造良好政策环境。技术上，多光谱雷达朝着更高分辨率、更精准探测以及与人工智能、大数据融合方向发展，以提升数据处理与分析能力。应用领域不断拓展，从单纯的气象监测向交通、农业、城市规划等多领域渗透，如在交通领域为智能交通系统提供雾霾数据，辅助交通管制；在农业领域，为农作物种植提供环境监测数据。

本项目数据分析借助东北农业大学多光谱雷达数据实现：

多光谱雷达是一种光学遥感技术，结合了传统激光雷达（LiDAR）的高精度测距能力与多光谱成像的光谱分辨能力。它通过同时发射和接收多个波长的激光脉冲，获取目标物体的三维空间信息（如距离、形状）及其光谱特性（如反射率），从而实现对地物更精细的分类和识别。关键技术包括多频段雷达系统设计，合成孔径雷达（SAR）技术，数据处理与信息融合。

多光谱雷达能够运用雷达数据建立出各变量之间的关系以及对应的数值的相对变化线形图。进而完成对气象灾害的预测和警报，以及对未知气象灾害的认识和防治。本项目在2024年就获取了部分相关资料。今年，我们观测获取了哈尔滨1月18日至2月23日之间的雷达数据情况，并:1.18-2.12期间在哈尔滨红旗大街做了气压、温湿度、降水等多方面数据获取。通过雷达所观测的数据，很容易看出一二月份的各个气象数据的变化量以及所对应的天气状况与环境质量。从而进一步探究其与消光性的规律，建立表格与模型。如以下图所示：

项目致力于提高多光谱雷达在复杂气象条件下对雾霾天气的监测精度，进一步优化数据处理算法，减少计算资源消耗，实现实时监测与快速分析。同时也通过雷达数据来建立对应空气质量与环境污染物浓度之间的图表，从而方便看出天气状况随污染物的变化程度，一方面让大众更能了解污染的来源与保护环境的重要性，另一方面又能让人们了解到最近的空气变化。进而对污染物所带来的气象灾害更能有所了解和防范。也同时通过调查问卷以及线上答题形式来收集市场大众对于雷达数据的要求以及对于未来天气系统预报模型处理的相关建议。