地基多轴DOAS仪器的NO_2斜柱浓度对比研究

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DOAS仪器原理及应用

控制软件下选择自由触发状态，观察光信号 ⑤ 打开光谱仪入射狭缝
① 手动或自动校准波长，用汞灯去标定 ② 正确更新灯谱文件 ③ 更换氙灯 ④ 重新安装应用软件 ⑤ 见滤光片没有转动到位故障 ⑥ 用玻璃纸擦拭
① 正确测量灯谱文件 ② 正确更新灯谱文件
① 见通讯故障处理 ② 检查控制箱圆盘驱动器24V电压是否加上 ③ 检查圆盘驱动电路连线 ④ 检查控制器电路板 ⑤ 调整步进电机驱动器电流 ⑥ 更换步进电机驱动器 ⑦ 更换步进电机
三、常用DOAS仪器结构组成
三、常用DOAS仪器结构组成
1. 瑞典OPSIS公司AR500系统主要包括发射、接收器和分析仪(光谱仪与计算机)。下图为 AR500结构图：
三、常用DOAS仪器结构组成
2. 法国Environment公司SANOA 10C系统 SANOA 10C系统主要包括：望远镜发射器
四、DOAS检测仪器的校准检验
• DOAS监测仪器的校准方法一：
2. 叠加一个校准池，进行准确度检查
通过采用改变钢瓶标准气的浓度，得到满量程范围3%~8%、15%~20%、35%~45%和80%~90%等测点的等效浓度值，向分析仪器校准池分别注入标气，待各点读数稳定后分别记录各点的响应值。按多点校准评价步骤做校准曲线的评价。
• 13、无论才能知识多么卓著，如果缺乏热情，则无异纸上画饼充饥，无补于事。Monday, December 14, 2020
14-Dec-2020.12.14
• 14、我只是自己不放过自己而已，现在我不会再逼自己眷恋了。20.12.1400:05:5314 December 202000:05
四、DOAS检测仪器的校准检验
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四、DOAS检测仪器的校准检验

大气NO2柱浓度多轴差分吸收光谱测量技术及应用

ＮＯ２差分斜柱浓度转化成对流层垂直柱浓度（ＶｅｒｔｉｃａｌＣｏｌｕｍｎＤｅｎｓｉｔｉｅｓ，简称ＶＣＤ）。研究表明，ＭＡＸ — Ｄ０ＡＳ可以有效地监测污染地区对流层ＮＯ的垂直柱浓度。
ｆｅｒｅｎｔｉａｌＯｐｔｉｃａｌＡｂｓｏｒｐｔｉｏｎＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）遥感技术ｌ７］，它通过从不同视角测量散射的太阳光来反演
气候变化］。在近地面，ＮＯ本身就是一种污染
李蔚马建中郭军让
（中国气象科学研究院，北京１０００８１）
摘要介绍了以太阳散射光为光源的多轴差分吸收光谱技术（Ｍｕｌｔｉ－ＡｘｉｓＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＯｐｔｉｃａｌＡｂｓｏｒｐｔｉｏｎＳｐｅｃｔｒｏｓ — ｃｏｐｙ，简称ＭＡＸＤＯＡＳ），以及ＭＡＸ — ＤＯＡＳ仪器试验应用。试验中选取中午仪器测量的天顶散射光光谱为参考光谱即Ｆｒａｕｎｈｏｆｅｒ参考光谱，并将测量光谱进行消噪、波长校准以及去除Ｆｒａｕｎｈｏｆｅｒ结构处理。利用分子吸收光学厚度和Ｒｉｎｇ效应光学厚度对处理后的测量光谱进行最小二乘法拟合，反演出了大气ＮＯ。差分斜柱浓度（Ｄｉｆｆｅｒｅｎ — ｔｉａｌＳｌａｎｔＣｏｌｕｍｎＤｅｎｓｉｔｉｅｓ，简称ＤＳＣＤ）。分析了天津武清ＮＯ。的差分斜柱浓度反演结果，用简单快捷的几何法将

【国家自然科学基金】_被动差分吸收光谱_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
2013年科研热词被动差分吸收光谱饱和吸收联合迭代重构算法红外光谱空间遥感器目标差分吸收光谱技术环境污染监测环境工程学热设计热仿真温室气体水汽柱浓度断层扫描平均浓度差分吸收光谱技术差分吸收大气质量因子大气光学光学测量技术光学层析代数迭代算法二氧化硫二氧化氮 ccd 推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 Байду номын сангаас 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词推荐指数被动多轴差分吸收光谱技术 1 直射太阳光差分吸收光谱 1 气溶胶廓线 1 对流层 1 大气光学 1 垂直分布 1 吸收截面 1 北极新奥尔松 1 o_4斜柱浓度 1 no_2整层垂直柱浓度 1 no2 1 max-doas 1
2009年序号 1 2 3 4 5
科研热词被动差分吸收光谱烟羽测量成像光谱仪二维成像
推荐指数 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8
2011年科研热词推荐指数序号科研热词被动差分吸收光谱技术 1 1 车载doas 直射月亮光 1 2 no2 太阳散射光非参局部多项式回归 1 被动差分吸收光谱(doas) 3 遥感异方差大气气溶胶 1 4 被动差分吸收光谱多轴差分吸收光谱 1 5 被动多轴差分吸收光谱(max-doas) 光谱学 1 6 臭氧光学厚度 1 7 环境光学 no3自由基 1 8 溢油污染 9 污染源排放通量 10 污染源 11 污染气体分布 12 最优估算法 13 排放通量 14 差分光学吸收光谱 15 差分偏振 16 大气光学 17 垂直柱浓度 18 垂直廓线 19 南极 20 主成分分析 21 so2 22 o4 23 hcho

陀螺测斜仪检测数据分析方法研究

科技创新导报 2019 NO.02 Science and Technology Innovation Herald
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.02.030
工程技术
陀螺测斜仪检测数据分析方法研究
钟彩霞 (大港油田测试公司天津 300280)
摘要：老油田开发后期，陀螺测试已经成为一种能够解决井身轨迹校正以及侧钻开窗的主要手段，测量目的是根据各
（输入轴）组成的正交坐标系O-XaYaZa同探头坐标O-XYZ 对准，测量载体相对惯性空间的线加速度，也就是测量重力加速度分量。
陀螺测斜仪就是利用仪器上装置的惯性传感器组（陀螺仪和加速度表）定点测量井身轨迹某一点的地球自转角度速度和重力加速度分量，测量信号经数据采集、编码，通过单芯电缆送至地面测控系统，自转角速度分量和重力加速度分量经数学模型的运算，同时加入校正参数补偿，可得出测点的真实倾斜角、方位角和工具面角，同时给出测点的地理位置坐标等参数。
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科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald
工程技术
科技创新导报 2019 NO.02
Science and Technology Innovation Herald
表1 1#仪器检测数值
井斜角 (回到原值)
16.38 16.39 16.34 16.34 16.32 16.33 16.38
中图分类号：P631
文献标识码：A
文章编号：1674-098X(2019)01(b)-0030-02
油田开发后期，大多采用老井井身轨迹校正或侧钻开窗来挖掘油藏潜力，增产增油，提高采收率。因此，陀螺测试技术得到了越来越广泛的应用，而各油田目前常用的动力调谐式陀螺仪是一种不受磁场影响的测斜仪，具有漂移小、精度高、可以自动寻北的特点。

紫外差分吸收法低浓度废气排放监测性能测试研究

紫外差分吸收法低浓度废气排放监测性能测试研究摘要：目前，废气排放监测中二氧化硫、氮氧化物的分析方法主要有非分散红外吸收法（NDIR）、非分散紫外吸收法（NDUV）、定点位电解法以及紫外差分吸收法（DOAS）等。

本文对这几种分析方法优缺点进行了分析比对，选择紫外差分作为测试研究对象，并按照HJ76-2017标准要求进行了实验室性能测试，测试结果表明，紫外差分分析仪在漂移、线性、检出限、响应时间等性能测试中表现优良，能满足HJ76-2017的标准要求。

关键词：紫外差分吸收法；超低排放；二氧化硫；氮氧化物；目前，我国固定污染源废气排放监测中主要使用的监测仪分析原理技术主要有以下几种方法：1.非分散红外吸收法（NDIR），技术成熟，主要污染气体在红外波段都有特征谱线，可以对污染物（SO2、NO、NO2等）浓度进行检测，但在整个红外波段，水分子有广泛的干扰吸收峰，不同污染气体分子之间存在交叉干扰，对温度波动敏感，低浓度监测工况下这些干扰因素影响突出[1，2,3]。

2.非分散紫外吸收法（NDUV），具有结构简单、特征吸收峰明显、不受烟气中常见组分测量干扰等特点[4,5,8]，但也存在成本相对高，测量组分较少，受到挥发性有机物分子干扰等问题。

3.定电位电解法，结构体积小，反应快速，测量组分多，成本低，但其存在检测精度低，受温湿度影响大、存在交叉干扰严重等问题[5，6，7]。

针对以上方法存在问题，利用紫外差分吸收技术（DOAS）开发烟气分析仪，基于DOAS原理的仪器具有结构比较简单，模块化设计，测量精度高，可实现多组分同时测量等优点[7，8，9,10]；随着技术进步，紫外光谱仪成本不断下降，光源寿命不断提高，体积重量也不断优化；这些年国内不少厂家都开发了基于DOAS技术的分析仪表，价格低廉、性能优异，在烟气连续监测中应用广泛。

图1可以看到典型的紫外差分仪表主要核心模块包含紫外光源部分（氘灯或氚灯）、光池部分（待测气体流经区域）、光谱仪（分析光谱强度和结构）及相关控制电路。

用DOAS法测量厦门地区大气中NO2的浓度

用DOAS法测量厦门地区大气中NO2的浓度
徐红鹃;陈波;周海光;郑玉臣
【期刊名称】《厦门大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(044)004
【摘要】利用太阳作为光源,以美国国家天文台所测量的太阳光谱为参考光谱,应用分光光度计分别在厦门东渡气象站和厦门大学对太阳进行跟踪测量,并对得到的光谱数据进行分析.利用差分光学吸收光谱方法反演大气中痕量气体浓度,并将最小二乘法应用于数据反演中,成功地得到大气中NO2的垂直柱浓度;利用光学遥测方法得到了厦门地区上空NO2含量及其变化,经过分析与讨论,我们计算的结果与环境监测部门采用气象常规方法测量的数据基本一致,证实了利用该方法可以较好地监测城市上空大气的污染情况,对空气中有害气体的光学遥测提供了有效的测量手段.【总页数】5页(P546-550)
【作者】徐红鹃;陈波;周海光;郑玉臣
【作者单位】厦门大学物理学系,福建,厦门,361005;厦门大学物理学系,福建,厦门,361005;厦门大学物理学系,福建,厦门,361005;香港城市大学物理材料科学系,香港
【正文语种】中文
【中图分类】O443
【相关文献】
1.差分吸收光谱法(DOAS)与紫外荧光法自动测量空气中SO2的对比 [J], 杨丽萍
2.基于DOAS方法烟气中NH3对NO浓度测量的干扰补偿 [J], 许康;王一红;周宾;汤光华;韩少鹏;程禾尧;李可
3.差分吸收光谱法(DOAS)测量污染气体浓度的实验研究 [J], 邵理堂;汤光华;许传龙;王式民
4.基于紫外吸收的烟气中NO和NO2成分浓度的同时测量 [J], 周洁;张时良
5.开放实验设计:利用地基DOAS技术测量大气中NO_(2)浓度 [J], 雒静;牟福生;张永兴
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DOAS系统与传统点式仪器在空气自动监测应用中的对比分析

统 ( 以下称 D 系统 ) 为主的自动监测系统，见图 1�
1 系统结构及性能指标对比对比采用的是以美国 D A SIB I 公司生产的 1000 系列自动监测系统 ( 以下称点式系统) 和瑞典 OP SIS 公司生产的 O i S em 300 长光程测控系
011 - 08 - 01� 收稿日期: 2 作者简介: 吴凯勋，男，2004 年毕业于四川大学环境科学专业，获理学学士学位，长期从事自动监测工作，工程师�
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石油化工安全环保技术
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2 012 年第 28 卷第 2 期
� � � � � � � � � � � � � � � O i c alAb i n S ec c ) 是一种长光程空气据采集和传输系统以及条件保证系统等组成 SO2 自动分析仪: 基于 SO2 分子接收紫外线能质量监测技术，光源为高压 Xe 灯，由抛物反射量成为激发态分子，在返回基态时，发出特征荧光，由光电倍增管将荧光强度信号转换成电信号，通过电压 /频率转换成数字信号送给 C P U 进行数据处理�当 SO2 浓度较低，激发光程较短且背景为空气时，荧光强度与 SO2 浓度成正比�采用空气除烃器可消除多环芳烃( P AH ) 对测量的干扰 � N O 自动分析仪: 该分析仪是利用 O3 和 NO 的气相反应所发出的光强大小，来检测大气中的 N O 浓度� 在这个反应生成物 N O2 的外层电子处于激发态，它将立刻回到基态，同时释放出 600 2 400 n m 的光波，其峰值波长为 1 200 n m � 反应中产生的光强大小与 N O 的浓度成比例，所以用这种方法就可以直接测出大气中 N O 的浓度� 测量 N O2 的方法与此类似� 它是用一种间接的方法，首先将 N O2 还原为 N O，再将还原得到的 NO 与 O3 反应，测得这个反应中的发光强度大小，就可得出 N O2 浓度的大小 �在实际的仪器中，样气首先经过转化炉，样气中的 N O2 被还原为 N O，而样气中的 N O 不发生变化，可测得 N O 的浓度等于 N O 和 N O2 的浓度之和，一部分样气不经反应器，与 O3 发生反应，可测得 N O 的浓度 �测量的 N O 浓度减去 NO 的浓度即是被测 NO2 的浓度 � O3 自动分析仪: 利用 O3 分子吸收射入中空玻璃管 254 n m 的紫外光，测量样气的出射光强� 通过电磁阀的切换，测量涤除 O3 后标气的出射光强 �二者之比遵循比尔- 朗伯公式，据此可得到 O3 浓度值 � P M 10 自动分析仪 ( 射线法 ) : 仪器利用恒流抽气泵进行采样，大气中的悬浮颗粒被吸附在源和盖革计数器之间的滤纸表面，抽气前后盖革计数器计数值的改变反映了滤纸上吸附灰尘的质量，由此可以得到单位体积空气中悬浮颗粒的浓度 � 其它构成监测系统的部分，如气象仪� 工控

紫外大气甲醛卫星遥感反演方法和研究现状

紫外大气甲醛卫星遥感反演方法和研究现状朱松岩;余超;李小英;陈良富;祝好【摘要】Formaldehyde (HCHO) is a toxic trace gas and carcinogen that mainly concentrates in atmospheric planetary layer.The lifetime of HCHO is short at an order of several hours.Anthropogenic VOC gradually becomes a negligible part of air pollution in China and HCHO is an important indicator of VOC.Apparently,the investigation of HCHO is very valuable.Due to the lack of in situ observations for HCHO,satellite-based remote sensing proving frequent and large coverage measurements becomes a significant alternative.In this study,the payloads for HCHO detection and retrieval theories were discussed and analyses concerning the research status in China were provided along with corresponding shortcomings.From the last century,payloads commonly available for HCHO detection were GOME/ERS-2,SCIAMACHY/ENVISAT,OMI/Aura,GOME-2/MetOp-A(B) andOMPS/Suomi-NPP.Relative information were reviewed about satellite orbits,spatiotemporal resolution and appliance in HCHO retrieval.Because of the top-down observation of satellite platform which is different to the bottom-up of in situ observation,the retrieval algorithms are different as well.Apparently,the main focus here is two majorly adopted methods for HCHO retrieval:differential optical absorption spectroscopy (DOAS) and recently proposed principal component analysis (PCA).%在我国长期稳定的甲醛观测站点十分缺失,卫星平台高时频、大面积覆盖等优势使得通过卫星遥感探测大气甲醛成为了一种重要的研究手段.本文讨论了现有载荷的反演理论和方法,分析了我国大气甲醛的研究现状及不足.简述了从20世纪至今可用于甲醛探测的主要载荷:GOME/ERS-2,SC IAMACHY/EN VISAT,OMI/Aura,GOME-2/MetOp-A(B),OMPS/Suomi-NPP,总结归纳了各个卫星载荷仪器的轨道信息、时间空间分辨率等相关参数,以及各个传感器在大气甲醛遥感反演中的可行性.由于卫星自上而下的观测方式与地基平台不同,其反演方法也有不同之处,因此本文针对卫星平台综合论述了两种甲醛反演算法:传统的差分吸收光谱法(DOAS)和针对于甲醛反演的一系列改进算法以及近几年提出的主成分分析法(PCA);另外,本文针对现有反演算法和时空分布在我国中东部地区的研究现状和不足进行了综合讨论,并给出了一定的改进策略.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2018(038)005【总页数】10页(P1685-1694)【关键词】大气甲醛;遥感反演;DOAS;PCA;OMI【作者】朱松岩;余超;李小英;陈良富;祝好【作者单位】中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京朝阳100101;中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京怀柔100049;清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京海淀100084;中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京朝阳100101;中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京朝阳100101;成都信息工程大学资源与环境学院,四川成都610103【正文语种】中文【中图分类】X87大气中的甲醛是一种有毒并且致癌的痕量气体,寿命只有几个小时.甲醛的本底浓度只有大约1×10-9,主要来自于甲烷的不完全氧化[1].在大陆地区,甲醛主要来自落叶植被释放的异戊二烯等挥发性有机物(VOC)的光解[20].在城市中,来自植被排放和人为释放的VOC与来自工厂、机动车等的NOx在光照条件的光化学反应是近地面臭氧以及二次有机气溶胶污染的主要来源[3].甲醛是VOC光解的主要中间产物,是一种重要的非甲烷VOC(NMVOC)的指示剂.VOC种类很多且理化性质各不相同,但往往可以通过对甲醛的研究来间接地反映VOC的时空分布状况以及相关特性.因此,对于大气甲醛的大范围、长时间连续监测具有重大的科学意义和研究价值.传统的甲醛等痕量气体监测手段是用地基多轴差分光学吸收光谱仪(MAX-DOAS)进行自下而上的探测[4].但是在我国,甲醛并不属于环境监测站的常规监测成分,其他地基观测站点数目有限而且站点密度不均,有些极端气候条件地区甚至无法布设地基观测仪器,从而使得对甲醛的大范围、长时间连续监测较为困难.利用卫星平台可以进行大面积、高时频的甲醛动态监测,因此利用卫星遥感手段对甲醛监测成为一种十分有价值的替代手段.自臭氧总量制图光谱仪(TOMS)以来,可以用于甲醛探测的载荷有GOME、OMI、SCIAMACHY和OMPS等[5].根据不同的观测模式,遥感反演可以分为对气体的垂直柱浓度或者廓线进行反演两种.目前主流的甲醛垂直柱浓度反演算法是差分光学吸收光谱法(DOAS)及其改进算法,如BOAS等[6],但近些年也有利用主成分分析(PCA)等方法来进行甲醛的柱浓度反演[7].利用临边观测传感器可以进行痕量气体的廓线反演,主要方法是基于临边DOAS算法,将大气垂直分层,在不同高度进行反演以此来得到相应的廓线信息.随着相关卫星平台陆续成功发射以及对应的反演算法的不断发展,通过卫星遥感的手段探测大气甲醛已经成为了一种常规的观测手段.本文基于已有的星载遥感平台和可行的甲醛反演算法,对我国中东部甲醛的分布特性以及相关卫星遥感原理和算法进行了综合论述.主要内容包括甲醛反演卫星平台(如OMI/Aura等)及其应用的论述;不同观测模式下不同反演算法(DOAS和PCA等)的特性及优缺点的综合分析;在我国针对大气甲醛研究现状和不足的分析及讨论,并对现有的问题提出了一定的改进方案和展望.根据不同的探测模式,卫星平台分为天底观测模式(Nadir mode)、临边观测模式(Limb mode)和掩星观测模式(Occultation mode).在天底观测和临边/掩星观测模式下,可分别获得甲醛的垂直柱浓度和廓线信息.本节将对GOME系列、OMI、SCIAMACHY和OMPS的特点进行分析.ERS系列卫星搭载着一系列旨在对地球(陆地、海洋、大气)进行观测的传感器[8].ERS-1于2000年3月10日失效,包含3种重复观测任务模式.作为ERS-1的继承者,ERS-2是于1995年4月发射的欧空局卫星,ERS-2大体上与ERS-1一致,为提高现有观测水平,ERS-2还另外增加了两个传感器:GOME和ASTR-2. 2011年9月5日,ERS-2彻底失效.GOME是搭载于ERS-2上主要针对于大气领域的传感器,主要任务是监测全球O3、HCHO和SO2等在对流层以及平流层大气化学中占有重要地位的痕量气体.GOME以天底观测模式监测大气后向散射和地表反射太阳光强度,相关参数如表1所示.MetOp是欧空局发射、由EUMESAT运行的一系列卫星,旨在为提高数值天气预报精确度而提供高分辨率的大气温度、湿度结构、长期气候观测和大气化学辅助数据.MetOp系列卫星目前包含3颗卫星:已发射的MetOp-A,MetOp-B以及定于2018年发射的MetOp-C,第二代卫星MetOp-SG将于2021年发射.GOME-2是搭载于MetOp-A(2006年)和MetOp-B(2012年)上的传感器[9].参数与GOME类似,分辨率为40´40km,幅宽度为960km(2013年幅宽度为1920km,分辨率80´40km).Sch等[10]研究发现,利用GOME-2数据进行大气甲醛的反演,其结果的地理分布与排放源分布基本一致.尽管反演的斜柱浓度以及不确定性和反演参数设置有很大关系,但是通过太平洋区域观测值来进行校正,可以很好地统一不同参数设置下得到的垂直柱浓度结果,从而降低光谱拟合过程中的系统误差.Fu等[11]使用了连续6a的GOME卫星观测东亚及南亚的甲醛数据来提高NMVOCs的区域排放估计,用月均甲醛观测数据与GEOS-Chem化学传输模式模拟的值进行对比,发现冬季GOME 观测值可以用来估计中国人为排放的NMVOCs,并有25%的精度提高;发现东亚和南亚的生物质燃烧源估计值是之前Streets等人的5倍;在中国华北平原,6月份并不在现有农业物燃烧清单之中;对比发现MEGAN模型低估了中国排放,而高估了热带地区的排放;中国自然源和生物质燃烧对臭氧污染有着重要的影响.对比站点实测值,使用GOME数据在中国中部和北部有着(5~20)×10-9的地表臭氧季节性增长. Aura是旨在研究地球臭氧、空气质量以及气候的NASA跨国卫星,共搭载4颗用于大气探测的传感器,是继Terra和Aqua后地球观测系统(EOS)发射的另一颗卫星.Aura卫星发射于2004年7月15日,太阳同步轨道,轨道高度705km (99min 绕行地球一圈).OMI包含紫外到可见光三个通道的传感器: UV-1, UV-2和VIS,主要参数如表2所示.可以用于探测臭氧和HCHO、SO2和NO2等痕量气体柱浓度、云、气溶胶以及反射率.OMI是TOMS对臭氧总量以及其他与臭氧化学和气候有关的参数的继承者,可以满足每天全球观测的要求,是目前最常用于痕量气体反演的载荷.Abad等[1]对SAO所使用的差分吸收光谱法针对OMI传感器进行了改进:包括甲醛参考光谱的差分、O2-O2碰撞的拟合、更新高分辨率的太阳参考光谱,使用了远太平洋地区模型参考来归一化反演结果、更新了大气质量因子的计算策略,包括了二级产品中散射权重以及甲醛垂直廓线.对比原有的SAO算法,更新的算法提高了斜柱拟合的时间稳定性并降低了部分噪声的影响;提高了大气质量因子计算准确率;探测极限估计为1´1016molecules/cm2.Kurosu[12]基于OMI数据对甲醛等气体进行反演,除OClO外取得了较好的效果,发现对流层甲醛对大气质量具有十分重要的影响[12].ENVISAT是由欧空局运作的全球最大民用观测卫星系统,发射于2002年3月1日,以轨道高度790km太阳同步轨道进行观测.轨道周期大约101min,重访周期35d.ENVISAT于2012年4月8日失去联系,从而任务终止. ENVISAT旨在提供大量卫星数据来增强对环境研究的能力,如大气化学、臭氧空洞、大气污染扩散模型以及雪冰制图等.ENVISAT共包含9个观测传感器和1个用于管控卫星姿态的传感器.SCIAMACHY是搭载在欧空局ENVISAT上的被动传感器,主要参数如表3所示,6d 可以完成对全球的覆盖,因而可以用于观测大气以及地球表面的后向散射、反射、透射以及发射辐射.因此,其主要科学目标是观测全球尺度上的对流层及平流层的痕量气体,长波段也适用于气溶胶和云的检测.Smedt等[13]于2010年基于对GOME和SCIAMACHY从1997~2009年的甲醛卫星反演浓度的研究中发现,在中国东北部和印度甲醛柱浓度分别增加4%/a和1.6%/a,这和人为NMVOCs排放有较大的关系.在东京和其他美国东北部城市观测到有3%/a的减少,这是由于对污染的有效调控.2008年,Smedt等[14]通过结合GOME和SCIAMACHY来优化差分吸收光谱法对甲醛的反演,有效地降低了360nm附近的O4吸收对甲醛反演的干扰以及SCIAMACHY在350nm附近的异常值.在2012年,他们提出了一种两步拟合方法来降低HCHO和BrO之间的光谱影响,并改进了DOAS算法来降低在低太阳高度时臭氧吸收的影响.根据该方法,甲醛斜柱浓度的噪声降低了约40%,同时在热带和中纬度地区的甲醛柱浓度的低估也很大程度地被去除[15]. Stavrakou等[16]对比了1997~2006年GOME和SCIAMACHY的甲醛反演数据和IMAGES全球化学传输模式的模拟值,发现两者相关系数较高(r>0.7),使用MEGAN-ECMWF清单数据提高了大部分研究区的模型数据一致性.Soumi-NPP卫星属于NASA和NOAA的JPSS(联合极轨卫星系统)的一部分.NPP 卫星于2011年10月28日成功发射,以轨道高度824km的太阳同步轨道每日与当地时间下午1:30经过赤道地区,轨道倾角98.7°,轨道周期101.44min,设计寿命为7a.Suomi-NPP是用于替换EOS计划(1997~2011年)的新一代卫星中的第一颗,每天绕地球14圈.OMPS是搭载在NASA的Soumi-NPP卫星上的探测大气臭氧的传感器,主要参数如表4所示,OMPS包括了两个高光谱仪器,具有天底和临边两种观测模式,扩展了25a的总臭氧量以及臭氧廓线的资料.OMPS更高的垂直分辨率产品可以使得更好地检测和监测涉及到臭氧破坏的复杂化学过程.Chance等[17]研究了针对于包括OMPS等传感器反演时出现的降采样问题,分析了降采样的基本原理、降采样到探测像元的影响,并成功使用高分辨率的Fraunhofer光谱来校正降采样带来的问题.传感器在经过并扫描地表时,传感器与地面观测目标点的连线若与该地面点的切平面相垂直,则该点被称作观测的星下点.由于卫星传感器需要进行大面积的扫描,因此在传感器朝地面一定弧度内的观测方式都称作天底(Nadir)观测,与之相区别的是临边观测和掩星观测.对垂直柱浓度的反演主要使用的是天底观测模式,常用的载荷有OMI、GOME-2和OMPS.对于甲醛垂直柱浓度的反演最常使用的算法是差分光学吸收光谱法(DOAS)和如BOAS等的改进算法.近些年也有使用主成分分析(PCA)算法来进行反演,同样取得了较好的效果.对于痕量气体廓线的紫外反演,通常是使用临边观测的观测模式,算法是临边DOAS算法.对于痕量气体的反演,正向模型是一个重要的组成部分.通过正向模型可以计算大气质量因子或权重函数等重要参数.SCIATRAN是集合了辐射传输模型和一系列反演算法的软件包,可以进行紫外-可见光-红外波段的辐射光谱模拟(光谱范围为175~ 2400nm).SCIATRAN可以对任意高度层的光谱进行模拟,还可以结合大气海洋耦合模式用来模拟水体表面向上辐射或水下辐射.在大气领域,SCIATRAN考虑了云、气溶胶、O3、NO2、HCHO、BrO、SO2、OClO、ClO、O2、O4、CO、CO2、H2O、CH4、NO3和N2O共计15种气体成分以及地表反射率的影响,此外还包括了如温度廓线、地表光谱等多种数据库.SCIATRAN可以根据辐射传输理论设定包括大气形状(球形大气,伪球形大气和平面平行大气)、观测模式以及观测和太阳天顶角方位角等一系列参数.在实际应用中,SCIATRAN可以进行廓线和辐射强度的模拟来计算大气质量因子(AMF)、权重函数、垂直光学厚度、转动拉曼散射、反照率等信息[18].SCIATRAN的优势在于其参数可以自定义设置,如观测天顶角和方位角等;同时还可以对大气垂直分层方式进行设置,包括大气层顶高度以及各层层高.由于SCIATRAN 较宽的光谱覆盖范围、较强的模拟能力以及强大的背景数据库等诸多优势,因而被广泛使用在紫外痕量气体反演.2.2.1 经典的DOAS算法 DOAS是一种灵敏地、高效地痕量气体浓度反演算法,由Perner等提出[19].DOAS方法根据在光路上由于气溶胶和气体分子等多种因素导致的散射和吸收消光,结合Beer-Lambert定律去除非气体消光后,将得到的差分光谱结合痕量气体的吸收截面,通过最小二乘法得到目标气体浓度.目前已有多种痕量气体的柱浓度可以通过卫星数据结合DOAS方法反演得到,如HCHO、NO2和O3.针对于甲醛反演最常用的传感器为GOME系列、OMI和OMPS,但由于不同传感器自身特性、目标气体和干扰气体吸收截面等因素,每个传感器的反演窗口略有差别,本文以OMI为例来讨论甲醛的反演算法.在进行甲醛反演时,由于OMI每个像元的波长信息都存在一定的差别,因此需要对得到的辐亮度数据在窗口内根据太阳参考光谱通过Levenberg-Marquardt拟合方法进行重新定标.在得到重定标的辐亮度后,根据公式1通过OMI当天观测得到的太阳辐照度计算得到反射率信息:式中:t为反射率;l为波长;I(l)和E(l)分别为辐亮度和辐照度信息;m0为太阳天顶角余弦.对于GOME等传感器来说,仪器降采样会带来比痕量气体吸收还大的影响误差,可以通过高分辨率的太阳夫琅禾费光谱与仪器响应函数的卷积来去除,但对于OMI传感器类似的影响相对较小.根据Beer-Lambert定律,大气消光过程如公式2所示: 式中:s为各种成分的吸收截面;SCD为各种成分的斜柱浓度.对于甲醛的反演,主要的影响因素有大气中云和气溶胶粒子的Mie散射、气体分子的Rayleigh散射、气体分子的吸收以及大气Ring效应[20].其中对甲醛反演有影响的气体成分为NO2、BrO、OClO、O3以及O2-O2的碰撞吸收.由于云和气溶胶Mie散射等因素对波长的响应属于“慢变化”,因此可以通过高通滤波来去除.常用的方法是使用低阶多项式对光谱曲线进行拟合,再将原光谱减去拟合光谱来得到差分光谱.相较于原光谱,差分光谱主要是气体成分的贡献.从差分光谱中分离出甲醛柱浓度的方法是通过最小二乘法对每个像元进行系数的线性求解.得到的各个系数为对应成分在该像元的斜柱浓度.在选取吸收截面数据时需要注意对于不同的气体温度对吸收截面的影响是不一样的,如Chance 等[21]对甲醛的吸收截面进行了校正.大气质量因子AMF是将斜柱浓度转换为垂直柱浓度的关键,最开始是使用经验算法: 式中:qs和qv分别代表太阳天顶角和观测天顶角.此外,Paul I. Palmer等人提出了改进的AMF经验计算方法[22]:式中:a(z)n(z)分别代表吸收截面和数密度.经验算法由于没有考虑到当地地标反照率、云、气溶胶等因素,在实际应用中还存在着较大的误差.因此目前主流求解大气质量因子的方法是通过正向模型进行计算,通过在控制文件中调节上述几个参数以及气体廓线、散射类型、天顶角和方位角等因素,针对不同经纬度、不同大气状态模拟计算出大气质量因子.2.2.2 其他DOAS算法经典的DOAS是一种对于多种紫外痕量气体都适用的、具有一定普适性的算法.但针对甲醛的反演,Harvard SAO对DOAS进行了一些改进,提出了针对于甲醛反演的BOAS算法.该算法与DOAS算法主要的不同之处集中在光谱拟合部分.相较于公式2,BOAS的光谱拟合方法如公式7所示:式中:Ring代表大气Ring效应;cc代表共模校正,是一种传感器自身的系统误差;P1(l)和P2(l)分别代表缩放和平移多项式;用于去除轨道内和轨道间误差.相较于传统的DOAS方法,由于OMI近些年CCD仪器自身元器件的问题会产生一定的偏差,因此在更新的SAO算法中并没有采用太阳辐照度,而是采用了太平洋地区经度在165˚W附近,纬度在30˚S~30˚N之间的卫星观测到的大气层顶辐亮度数据作为代替.相较于传统的DOAS算法,SAO的BOAS算法提高了反演的精度[1]. SCIMACHY是具有临边观测模式的传感器,通过临边观测模式可以对成分的廓线进行反演.临边DOAS法类似于天底DOAS方法,但由于临边DOAS甲醛反演方法是基于不同的切高,因此辐射不仅与波长有关,同样还跟高度有关.另外,由于临边观测无法观测大气顶层辐射,因此选择受到大气吸收最小的切高作为参考切高,用来代替大气层顶入射值[23].临边DOAS的原理是利用乘代数方法,给定一个初始值,通过在不同切高上的卫星观测浓度值和模型模拟结果之比以及权重因子进行迭代,直到达到阈值,如公式8所示.式中:l代表迭代次数;i代表高度;ni代表数密度;K代表权重因子;Cobs和Cmod分别代表观测得到的柱浓度和模型模拟得到的柱浓度.目前,临边DOAS方法已被运用到O3、NO2等气体成分的廓线反演.但是由于甲醛目前受关注度不足、甲醛的分布主要集中在边界层、SCIMACHY自2012年后失踪等原因,因此临边DOAS还未被运用到甲醛廓线的反演.即使如此,该方法仍然有着一定的可行性,未来随着对甲醛研究的深入以及更多临边载荷的发射,临边DOAS 方法将极有可能运用在甲醛廓线的反演上.2.2.3 现有DOAS甲醛反演算法的不足对于DOAS系列的甲醛反演,目前还存在着诸多问题.例如截面的不确定性(包括温度依赖)对于总的斜柱浓度是10%,在生物源的影响下则是15%.为了解决该问题,Cantrell等[24]给出了吸收截面对于温度依赖的线型关系,在300K时整个吸收截面对温度依赖的积分是0.15%/K,因此假设附加的不确定性是可以被忽略的.另外,大气质量因子在模型模拟中的不确定性对垂直浓度的不确定性有着一定的影响.根据假设,大气质量因子中的不确定性对垂直线型的依赖最差是20% [22].此外,云参数和反照率对大气质量因子不确定性的影响仍然是待定的,但相比于垂直线型来其影响相对较小,目前是可以假设忽略的.现有DOAS 算法中甲醛垂直柱浓度总的不确定性(生物源排放)为25%,吸收截面不确定性是22%.因此,地基和航空探测对于OMI甲醛反演的准确性的验证是十分重要的,尤其在期望浓度较高的情况下(例如强对流造成的排放),因为甲醛的反演误差会进一步提高,如美国南部地区异戊二烯的氧化对甲醛的贡献[25].此外对于海洋上空自由大气中甲醛生产率的探测也是十分必要的,因为该值会对甲醛的背景浓度有一定的影响. 主成分分析法(PCA)将不同维度但是具有一定相关性的数据进行正交变化,使得具有相关性的不同维度的信息尽可能的分离,但同时保持方差最大(信息量最大),因此来达到降低数据维度,简化数据集的目的.目前,PCA方法已经成功运用到了高分辨率影像的压缩和痕量气体反演[26].对于紫外波段的痕量气体的反演,目前可以用该方法进行反演的痕量气体有HCHO、SO2和NO2[27].相较于DOAS算法,PCA不需要计算大气质量因子,而是更加侧重于从卫星数据本身来获得特征信息.PCA算法的基本原理如公式9所示:式中:N代表由观测数据中得到的N值光谱N(l)=-100´log10[I(l)/E(l)],即由卫星观测到的大气层顶太阳辐亮度和辐照度简单计算得到的结果;W代表甲醛或其他利用PCA方法来进行反演的气体的柱浓度;vi表示第i个主成分,wi表示该主成分所对应的权重函数.权重函数表示的是大气垂直分层后,大气状态的变化对卫星观测值的影响贡献程度[7].在实际过程中权重函数是通过正向模型计算得到的.PCA算法将对光谱值的贡献分为两部分,目标气体的贡献和其它非目标气体的影响.首先在假设没有目标气体影响的地区(如远洋地区)进行主成分变换,获得的信息则包括了非目标气体影响的信息,按照方差的大小来对主成分进行排序,信息量最大的主成分叫做第一主成分,包含了最多的信息,以此类推.然后以这些主成分来构建反演目标气体的前向模型.同样地,对存在目标气体影响的地区进行同样的主成分分析,根据之前构建的前向模型来后向反演垂直柱浓度.在利用主成分分析进行反演时,需要假设之前无目标气体的主成分的线性组合可以用来表达存在目标气体的信息中的非目标气体部分的信息.因此无目标气体的地区的选择很重要,需要尽可能与研究区有着相似的条件.此外对于吸收弱的气体,包含该气体信息的主成分按照信息量顺序排序的位置比较靠后,例如甲醛和SO2等;对于吸收作用强的气体,包含其信息的主成分则处在相对靠前的位置.在对甲醛的反演中,通常第一个主成分为所有像元的平均光谱值;随后的几个主成分主要为地表反照率的贡献和其他在所选窗区对甲醛吸收有着较大影响的气体成分的贡献(如O3、NO2等).因此,目标气体含量的先验知识对于反演是比较重要的.另外在对主成分数量的选取上,需要进行经验选取,主观性有着一定的影响,因为所选取的主成分的数量如果较少则反演结果有较大的误差,而如果选取的主成分数量过多则会产生过拟合现象.有人提出了对主成分数量选取的判断方法,在进行痕量气体的反演过程中,对不同数。

深基坑测斜仪监测数据成果误差的分析研究

（1）极坐标法：利用数学中的极坐标原理，两个已知点为坐标轴，以其中一个点作为极点建立极坐标系，测定观测点到极点的距离，测定观测点与极点连线和两个已知点连线之间的夹角。

图1　极坐标法计算水平位移180/π（3-1）观测点连线精确测出基，并且按照下式计算得到偏离值，取多次测回的平均值。

分析温度梯度对监测数据的影响观察过程中，经历到低温，金很大误差。

然后采取相操作规范也～13°、～18°、受温度的影和下降过程大小和正负于测斜仪的象主要发生初期的20-30分钟之内，而随后温漂值就渐渐稳定，变化度有一定的差异，这引起测斜仪的温度漂移误差。

所以测斜观测时，这样很大程度上使得温漂现象产生的温漂误差减弱。

都要经历一个较长时期，因为在很长时间内，孔外大气的温度随着四斜仪在测量过程中经历从温度高到温度低，或者从温度低到温度高的温漂是不同的。

在仪器存在较大温漂系数时，要考虑对测值的修正，装灵敏度高的电测温度计，然后按照温漂公式对测值加以修正。

同深度的测点的位移值来描述土体位移的，每一期测量人员都会去各同时也会生产这个时期土体的位移情况，位移值变化微小甚至不变，深度较浅的测点则变化较大；同样随着时，深度深的则变化不大；部分点位移变化异常，可能受到外界环境的为平滑。

测孔需要正反方向测量，才能保证监测数据的精确性。

一般工程测斜本期位移量，决策者可以实时了解各个测孔近期位移的变化，同时能警值，保证工程的安全进行。

结语测量人员从事工作讲究的就是精确和可靠，研究在深基坑安全监测中测斜仪数据的准确性是首要的，从数据误差来源分析，所有影响数据的因素都是必须予以考虑，避免和减少误差的影响就是研究的目的。

图2　小角法计算水平位移图3　测斜仪受温度的影响曲线（下转第79页）,2018,16(08):48-51.,2018(07):285-286+289.,2018(03):5-7.杨得中，(1988.10)，男，汉族，四川德阳人，助教，研究方向：建筑工程项目管理。

DOAS系统NO2校准问题说明

LP-DOAS 系统NO 2校准问题说明一．问题的提出目前在售的LP-DOAS 一般以SO 2作为校准气体，对NO 2不做校准，且在存在经NO 2标气校准后，实测空气存在偏差等问题。

二．问题分析LP-DOAS 具有在线对所测仪器定标的功能，目前存在对NO 2的定标问题，是由于NO 2标准气体自身问题引起的，该气体不稳定，见光易分解，所标识浓度往往与实际浓度不符合，所以造成LP-DOAS 系统经该类型标气校准后，实测大气存在误差。

虽然市场可购买到该类型标气，但一般较正规的厂家不生产该种气体。

LP-DOAS 系统基于气体分子对光信息的指纹吸收来确定其含量，对不同气体其反演机理是一致，因此，对一种气体的精确测量可以表示该仪器对相近波段、相近吸收强度的气体具有同样的检测能力。

3004005006007008000.00E+0005.00E-0191.00E-0181.50E-018c r o s s s e c t i o n c m 2Wavelength (nm)NO 2O 3 SO 2图1 NO 2、SO 2和O 3的吸收截面（红框范围内为气体解析谱段）从上图可以看出，SO 2，NO 2与O 3在相近谱段且吸收强度近似，根据上面分析，可以认为，当LP-DOAS 系统具有准确测得SO 2功能时，其同样可以准确测量NO 2与O 3。

三．点式仪器处理方式点式仪器NOX分析原理如下：NO与O3发生反应生成激发态的NO2，在返回基态时发射特征光，发光强度与NO浓度成正比。

NO2不与O3发生反应，可通过钼催化还原反应（315℃）将NO2转换成NO后进行测量。

如果样气通过钼转换器进入反应管，则测量的是NO x，NO x 与NO浓度之差即为NO2。

因此，其校准时采用标准的NO进行，并不适用NO2进行校准。

四．LP-DOAS与点式仪器的对比近些年LP-DOAS在环境监测领域得到长足的发展，目前LP-DOAS为经过美国EPA认证的方法，同时各种关于LP-DOAS与传统点式仪器的对比文章层出不穷，下面，仅列举一些国内科研、环保领域人员发表的中文文章。

基坑测斜成果的二维拟合及其三维显示

基坑测斜成果的二维拟合及其三维显示谷川;潘国荣【摘要】在深基坑地下连续墙的测斜过程中,所得出的成果均为单个测斜孔不同深度的水平位移情况,虽然有一定的参考价值,但未免有"只窥一管,不见一面"之憾.为了更加清晰的反映地下连续墙的变形情况,更加清楚地从全局的角度把握其变形情况,以更好地指导施工,作者提出并尝试了对监测成果进行二维拟合并以彩色三维曲面的形式表达,获得了很好的效果.【期刊名称】《铁道勘察》【年(卷),期】2005(031)006【总页数】3页(P4-6)【关键词】深基坑;测斜;水平位移;MATLAB;二维拟合;三维曲面;显示【作者】谷川;潘国荣【作者单位】同济大学测量与国土信息工程系,上海,200092;同济大学测量与国土信息工程系,上海,200092【正文语种】中文【中图分类】U21深基坑深层水平位移测量的目的是获得整个地下连续墙的深层水平位移情况。

通常采用的方法是，间隔一定的距离埋设几个测斜孔，通过对测斜孔不同深度水平位移的测量来反映整个地下连续墙的深层水平位移情况。

这样得出的数据是离散的，绘出的图形是单个测斜孔不同深度的位移曲线，只能反映一条测斜孔不同深度的深层水平位移，无法全面地反映出整个地下连续墙的深层水平位移情况。

为了全面地显示和整体把握整个连续墙的整体水平位移状况，有必要进行离散数据的二维拟合。

由于测量观测数据含有误差(噪声)，宜采用拟合而不是插值的方式来处理观测结果。

利用已有的采样点建立一个深层水平位移的数学模型，以此来拟合出整个地下连续墙的深层水平位移情况。

本文采用的拟合方式为多项式拟合，并尝试了对监测成果进行彩色三维曲面表达。

1 测斜成果处理及表达一条地下连续墙设置了几条测斜孔，每次测量均测出了各孔不同深度的水平位移情况，为拟合出整个地下连续墙的深层水平位移情况提供了采样点。

以地面上沿地下连续墙的方向到某一点的距离为X轴，以测斜管的深度方向为Y轴，以垂直于X和Y确定的平面方向为Z轴，建立这样一个三维直角坐标系。

基于多源卫星遥感数据的河北省NO2柱浓度时空变化

基于多源卫星遥感数据的河北省NO 2柱浓度时空变化胡春梓1,2，袁金国1,2*（1.河北师范大学资源与环境科学学院，石家庄050024；2.河北省环境演变与生态建设省级重点实验室，石家庄050024）摘要：二氧化氮（NO 2）是对流层大气的重要组成成分，是大气中一种重要的痕量气体,也是大气主要污染物之一，其浓度是大气环境监测的一个重要指标。

本研究利用长时间序列的每月的GOME 、GOME-2和SCIAMACHY 卫星遥感数据，利用ArcGIS 软件提取了1996-2012年河北省NO 2柱浓度月平均值，并结合降水和气温数据以及人口、生产总值和能源消耗总量数据，分析了河北省对流层NO 2柱浓度的时空分布特征。

结果表明，1996-2012年河北省NO 2柱浓度整体上呈现上升趋势，2011年达到最大值23.61×1015mol/cm 2，最小值出现在1996年，为6.72×1015mol/cm 2；17年平均年增长率为6.874%。

在季节变化上，河北省NO 2柱浓度在秋季、冬季高于春夏两季，冬季最高，夏季最低。

NO 2柱浓度季节变化与温度显著相关，相关系数R 为0.691，与降水相关系数R 为0.5296，相关性比降水高。

河北省NO 2柱浓度空间分布极不平衡，NO 2柱浓度高值区分布在河北平原西南地区的石家庄市、邢台市、邯郸市和廊坊市；低值区分布在燕山和太行山以北以及坝上高原等。

关键词：NO 2柱浓度，多源遥感数据，时空分布，河北省中图分类号：P427.1+22文献标识码：A文章编号：1001-7119（2016）11-0030-07Spatio-temporal Change of NO 2Column Density in Hebei Province Based onMulti-source Satellite Remote Sensing DataHu Chunzi 1,2，Yuan Jinguo 1,2*（1.College of Resource and Environmental Sciences ，Hebei Normal University ，Shijiazhuang 0500242，China ；2.Hebei Key Laboratory of Environmental Change and Ecological Construction ，Shijiazhuang 050024，China ）Abstract ：Nitrogen dioxide (NO 2)is one of the constituents of troposphere.It is an important atmospheric trace gas and one of the main pollutants in atmosphere.Its density is an important indicator of atmospheric environmental monitoring.Time-series monthly GOME,GOME-2and SCIAMACHY satellite remote sensing data were used,and the monthly average NO 2vertical column densities (VCD)from 1996to 2012in Hebei Province were extracted using ArcGIS software.In combination with precipitation and temperature data,as well as total population,GDP and total energy consumption data,spatial and temporal distribution of tropospheric NO 2VCD of Hebei Province were analyzed.The resultsshowed that NO 2VCD in Hebei Province presented a trend of increase from 1996to 2012,and the 收稿日期：2015-12-10基金项目：国家自然科学基金（41471091）；河北省自然科学基金项目（D2012205084）；河北师范大学重点基金（130539）；河北省高校重点学科建设项目。

基于多轴差分光学吸收光谱测量北京地区对流层NO_(2)的研究

AMF 〜一4
(6)
sin(a)
且平流层斜柱浓度SCDstat可以近似看作与观测角度无
关"0#$见式(7)
SCDstrat(" 0 90°) ~ SCDstrat (90°)
(7)
则式(3)满足式(8)
+ DSCDmeas(") DSCDtrop(")
(8)
联立式(5)和式(8)则得到对流层垂直柱浓度$见式(9)
辨率对地观测重大科技专项项目(二期，05-YM0B01-9001-19/203),安徽省科技重大专项(18030801111),安徽省重点研究与开
发计划项目(202004107020002),安徽省青年项目(2008085QD180)资助作者简介：朱鹏程，1997年生,安徽大学物质科学与信息技术研究院硕士研究生 e-mail： i.pczhu@
1实验部分
1.1 实验场地 MAX-DOAS仪器搭设在北京中国气象科学研究院
(116. 32°E，39. 95°N)，位于中关村大街，周边建筑多为高校
及研究机构，无工业排放点；多数时间周边路段交通流量正
常，拥堵情况较少。该仪器所在位置为院内最高建筑物顶
层，距离地面高度约为42 m；观测方位角设置为130°，仪器
现阶段国内大气监测领域应用较多的仪器主要包括多种点式仪器、激光雷达、遥感卫星和主被动DOAS等°地基多轴差分吸收光谱(MAX-DOAS)仪是利用太阳散射光的被动 DOAS仪器，可以同时测量NO2, O3 , SO2等多种痕量气体柱浓度信息，避免主动DOAS仪器受到搭建平台制约的问题相对其他光学监测方法具有时间分辨率高、高灵敏度、多组分和容易搭建等特点，非常适合对大气痕量气体的实时追踪"1]°已有研究表明，MAX-DOAS仪作为一种监测大气污染物的有效手段也能够对卫星数据、地面国控点数据等进行校验°

二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证

中国科学: 地球科学 2015年第45卷第6期: 856 ~ 863 中文引用格式: 周敏强, 张兴赢, 王普才, 王舒鹏, 郭丽莉, 胡列群. 2015. 二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证. 中国科学: 地球科学, 45: 856–863 英文引用格式: Zhou M Q, Zhang X Y, Wang P C, Wang S P, Guo L L, Hu L Q. 2015. XCO 2 satellite retrieval experiments in short-wave infrared spectrum andground-based validation. Science China: Earth Sciences, 58: 1191–1197, doi: 10.1007/s11430-015-5080-z《中国科学》杂志社SCIENCE CHINA PRESS论文二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证周敏强①③, 张兴赢②*, 王普才①, 王舒鹏②, 郭丽莉④, 胡列群⑤① 中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室, 北京 100029; ② 中国气象局国家卫星气象中心, 北京 100081; ③ 中国科学院大学地球科学学院, 北京 100049; ④ 中国同辐股份有限公司, 北京 100045; ⑤ 乌鲁木齐气象卫星地面站, 乌鲁木齐 830011 * 联系人, E-mail: ***********.cn收稿日期: 2014-10-27; 接受日期: 2015-01-05; 网络版发表日期: 2015-05-14 国家高技术研究发展计划碳卫星项目(编号: 2011AA12A104)、中国科学院战略性先导科技专项项目(编号: XDA05100300)、公益性行业(气象)专项项目(编号: GYHY201106045)、国家重点基础研究发展计划项目(编号: 2013CB955801)、国家自然科学基金项目(批准号: 41175030)和高分辨率对地观测专项的气象行业应用示范项目(编号: E310/1112)资助摘要基于最优估计理论, 采用LBLRTM 和VLIDORT 辐射传输模式以及包含Line Mixing 效应的aer_v_3.2数据库, 构建了一套短波红外高光谱卫星反演XCO 2的算法. 利用该算法试验了Line Mixing 效应对卫星反演结果的影响, 对GOSAT 卫星观测光谱数据进行了系统性试验反演, 并利用选取的TCCON 站点一年中的匹配观测资料进行了地面验证, 同时与GOSAT 卫星官方L2B 产品进行了比对. 试验表明, 忽略Line Mixing 将系统性低估约0.25%的CO 2柱浓度. 在气溶胶光学厚度小于0.3的大气条件下, 本文反演算法反演结果与GOSAT 官方数据产品精度接近, 与地基观测值相差小于1%, 而高浓度气溶胶背景下卫星反演CO 2浓度的有效方法仍有待于突破.关键词二氧化碳反演试验卫星高光谱遥感地基验证CO 2是一种重要的温室气体, 对地球大气系统的辐射平衡起着非常重要的作用, CO 2的温室效应受到各国政府和科学研究团体的高度重视, 准确评估CO 2的温室效应具有重大科学意义. 长期地面监测结果表明, 全球工业化发展大量消耗化石燃料, 导致过去一百多年来CO 2浓度大幅度上升(IPCC, 2007). 目前CO 2的观测手段主要还是依赖传统的地面观测(Chevallier 等, 2011; GLOBALVIEW-CO 2, 2006). 地面观测虽然精度高, 但地基观测站点数量有限并且分布不均匀. 卫星遥感不但可以获取全球覆盖的大气CO 2浓度, 而且能够稳定连续地监测, 对于研究全球的CO 2变化趋势、区域输送和源排放状况具有重要应用价值. 利用卫星探测温室气体CO 2的浓度对卫星载荷技术和高光谱数据处理技术都是巨大的挑战. 目前专门针对温室气体监测的卫星, 全球只有日本于2009年1月发射的温室气体观测卫星(GOSAT), 和美国于2014年7月发射的第二颗二氧化碳观测卫星(OCO-2)在轨运行, 第一颗碳卫星(OCO)于2009年发射失败. 欧洲目前正在规划碳观测卫星CarbonSat 、日本在推进第二代温室气体观测卫星GOSAT-2, 中国中国科学: 地球科学 2015年第45卷第6期857正在发展自主的全球二氧化碳监测科学实验卫星(简称碳卫星), 预计将于2016年发射升空, 同时下一颗风云三号气象卫星(FY-3D)也将搭载温室气体探测载荷, 计划同年发射.日本专门用于温室气体CO 2和CH 4探测的GOSAT 卫星平台上搭载了两个传感器(Yokota 等, 2009): 傅立叶光谱仪(TANSO-FTS)和云与气溶胶成像仪(TANSO-CAI). TANSO-FTS 获取三个短波红外波段光谱(band 1: 13000 cm -1氧气吸收A 带; band 2: 6250 cm -1二氧化碳弱吸收带; band 3: 4850 cm -1二氧化碳较强吸收带), 以及一个热红外宽通道光谱(699.3~1818.2 cm -1)(Kuze 等, 2009). 国外已有大量利用GOSAT 卫星上的TANSO-FTS 载荷的观测光谱资料对全球CO 2浓度进行遥感的工作(Yoshida 等, 2011; O’Dell 等, 2012).中国碳卫星和风云三号气象卫星上计划搭载的温室气体探测载荷, 设置的近红外三个波段范围与GOSAT 和OCO-2一致, 即包含一个氧气吸收A 带与两个二氧化碳吸收带. 为了保证我国CO 2测量卫星上天后其观测数据产品CO 2柱浓度(用XCO 2表示)的及时准确发布, 必须开展卫星短波红外高光谱二氧化碳浓度反演算法研究, 并提前准备一套相对成熟的算法. 目前Liu 等(2013)在国内率先提出了一套基于最优估计的反演算法, 对GOSAT 三个月的观测资料进行了XCO 2的反演与初步验证, 结果显示精度与GOSAT 官方产品相当.先前的研究中HITRAN2008(Rothman 等, 2009)被广泛使用, 但该数据库中没有考虑Line Mixing 效应的影响. 然而分子吸收参数数据库的升级变化对XCO 2的卫星反演会有很大影响, 已有研究(Hartmann 等, 2009)表明, Line Mixing 效应在6250和4850 cm -1处对大气透过率影响分别为0.2%和1%(给定大气质量因子为2, 光谱分辨率为0.01 cm -1), 因此在利用近红外光谱反演CO 2的过程中, Line Mixing 效应不可忽略.本文基于最优估计理论构建了一套卫星反演XCO 2的算法, 针对Line Mixing 效应对二氧化碳浓度反演的影响开展了试验, 试验中采用LBLRTM 网站提供的aer_v_3.2分子光谱数据库, 该数据库在HITRAN2008的基础上加入了CO 2的Line Mixing 效应的相关参数(Lamouroux 等, 2010). 然后利用一年的GOSAT 资料对XCO 2进行反演, 与GOSAT L2B 官方产品和全球地基二氧化碳观测进行对比验证.1 反演算法卫星XCO 2的反演算法采用最优估计理论, 由一个正向辐射传输模式和反演过程的迭代更新, 构成完整的算法流程.1.1 最优估计理论本文采用最优估计的数学理论来构建XCO 2反演算法, 这个理论在卫星高光谱遥感应用中被广泛应用, 下面做扼要介绍.这里讨论的物理问题是从卫星测量的短波红外高光谱数据出发反演XCO 2. 卫星传感器接收到的光谱信号y 由完整的大气状态、成分含量及仪器参数确定, 观测物理量与待求大气参数的变化关系通常用复杂模式来表达, 数学上可以抽象地用算子形式表达:(,),y =F x b +ε (1) 式中, 算子F (x ,b )本质上是正向辐射传输模式, x 为待反演的状态向量, 其中包含待求的大气参数和其他的一些反演参数, b 为影响辐射传输的其他不进行反演的大气参数向量, ε 是误差向量, 包含了模式误差和观测误差. 对于中度非线性问题, 通常采用最优估计的最大后验概率密度来进行处理, 定义代价函数J (x )(Rodgers, 2000):T T 11()[()][()][][],a a a J x y F x S y F x x x S x x ε--=--+--(2)式中, y 是观测向量, S ε是观测的误差协方差矩阵, x a 是待求的状态向量的初始值, 通常根据先验知识获取, S a 是先验协方差矩阵. 反演大气参数的问题就等价于寻找代价函数的最小值, 这可以采用L-M 牛顿非线性迭代来实现:T 111ˆ[(())()],i iiεiaiax x SK S y F x S x x --+=+--- (3) T 111ˆ((1)),a i iS S K S K εγ---=++ (4) 式中, 下标i 表示第i 次迭代, K 为雅可比矩阵(权重函数), 表示观测向量对状态参量的敏感性(,)/K F x b x =∂∂, ˆS 为解的协方差阵, 表征反演结果的可信度, γ 为L-M 系数.1.2 正演模式前节引入的算子本质上是能够完整描述太阳辐射在大气中传输的物理过程的正向辐射传输模式, 可简称为正演模式. 该模式必须能够完整描述太阳周敏强等: 二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证858辐射在大气传播过程中与大气成分和大气状态变量的相互作用关系. 本文采用逐线积分模式LBLRTM (Line-By-Line Radiative Transfer Model)计算每层高度的气体光学厚度. LBLRTM 是由美国大气和环境实验室在20世纪80年代从FASCODE 发展而来的精确逐线积分模式, 精度达千分之五(Clough 等, 2005). 散射辐射传输模式采用VLIDORT(Vector LInearized Discrete Ordinate Radiative Transfer), 它是一个基于离散坐标方法的矢量辐射传输模式(Spurr, 2006). VLIDORT 在模拟卫星接收的辐亮度时, 能够同时输出地表参数和气体廓线的权重函数. 分子的Rayleigh 散射形式简单, 可以直接通过公式精确计算(Crisp 等, 2012). 在正演计算中, LBLRTM 和VLIDORT 输出高光谱信息, 光谱分辨率0.01 cm -1, 再通过仪器响应函数卷积到GOSAT 的光谱上, 波数间隔为 0.2 cm -1, 卷积函数来自GOSAT 官网(https://data.gosat.nies. go.jp).1.3 反演参数及算法流程利用GOSAT 资料对XCO 2初步反演, 在不考虑气溶胶散射的情况下, 氧气吸收A 波段可以暂时忽略(Herbin 等, 2013). 本文中反演波段选择TANSO-FTS band 2(6166~6286 cm -1) 和 band 3(4810~4897 cm -1). 设地表为朗伯体, 并且由于选取波段的范围较窄, 假定地表反射率在单个波段内存在一次变化, 太阳光谱采用Kurucz 光谱, 波数间隔为0.01 cm -1 (http:// ). 大气从地表气压至大气层顶 (0.1 hPa)按气压等分为18层. 为了减少再分析资料带来的误差, 在反演过程中, 保持温湿度廓线形状不变, 加入一个温度廓线偏移量和一个水汽廓线放大系数进行订正. 此外, 由于太阳、地球与卫星存在相对运动, 会产生多普勒漂移, 所以卫星观测的光谱与太阳光谱之间存在光谱漂移, 在高光谱反演过程中需要订正.表1给出状态向量x 包含的参量及初值: 2个波段上的地表反射率, 2个波段上的地表反射率斜率, 1个温度廓线的偏移量, 1个水汽廓线的放大系数, 2个波段上的光谱漂移量, 18层的CO 2浓度. S a 先验协方差矩阵和S ε观测协方差矩阵取值参考ACOS 算法, 其中S a 根据LMDz 模式(Laboratoire de Meteorologie Dynam- ique) 模拟的全球CO 2廓线进行构造(Pickett-Heaps 等, 2011), 考虑了层与层之间的相关性; S ε则是根据表1 状态向量x 包含的参数及其初值状态向量参数个数初值地表反照率 2 0.2; 0.2 地表反照率的斜率 2 0.0; 0.0 温度廓线偏移量 1 ECMWF 水汽廓线放大系数 1 ECMWF光谱漂移 2 0.0; 0.0 CO 2 18 390 ppmTANSO-FTS 一年多的观测数据进行误差统计, 模拟误差公式后进行构造, S ε取决于仪器的性能, 详见ACOS 算法(O’Dell 等, 2012).图1给出了反演算法的流程图, 具体步骤如下, 第一步: 去除有云像元. 目前只针对晴空像元进行反演, 利用搭载在GOSAT 平台上的另一载荷CAI 提供的云产品, 剔除被云污染的像元. 去除有云像元的方法参考日本CLAUDIA 算法结果(Ishida 和Nakajima, 2009), 同时考虑到太阳天顶角很大时卫星接收到的信号弱, 信噪比较低, 因此去掉太阳天顶角大于70°的值; 第二步: 利用ECMWF 再分析资料提供的1.5°×1.5°的气象数据以及GTOPO30提供的全球分辨率为30 s 的高程数据(中纬度约300 m), 获取卫星过境时的背景数据, 包括18层的温度、气压、相对湿度及其他参数初值, 得到完整的初始状态向量x a ; 第三步: 将x a 作为x i 代入正演模式进行计算, 考虑气体吸收、大气分子散射以及大气多次散射过程, 模拟卫星接收到的辐亮度F (x i , b ), 并进行L-M 牛顿非线性迭代, 得到x i+1; 第四步: 判断||x i - x i+1||值是否小于某个阈值, 即是否收敛, 如果收敛并且残差足够小, 则x i+1即为所求解, 同时给出其协方差矩阵, 和平均核函数矩阵, 如果没有收敛, 首先判断迭代次数是否超过10次, 如果迭代次数过多则丢弃, 否则更新状态向量, 返回第三步, 将更新的状态向量作为x i 继续迭代. 由于全球地表类型差异巨大, 所以将band 2和band 3的初始地表反射率设成0.2可能会造成CO 2浓度出现负值, 特别是第一次迭代. 解决该问题的方法有两种: 第一种利用其他地表反射率数据集, 如MODIS 的地表反射率产品作为初值, 替代0.2; 第二种方法则是在第一次迭代时, 状态向量中不更新CO 2的浓度廓线, 保持每层390 ppm, 因为地表反射率的信息量足够多, 经过一次迭代之后就可以逼近真实值, 从第二次迭代开始才将CO 2的浓度廓线加入至状态向量中进行更新迭代, 这样可以有效地避免负值的出现. 本文采取第二种方法进行处理.中国科学: 地球科学 2015年第45卷第6期859图1 反演算法流程图2 Line Mixing 效应及其对XCO 2反演结果的影响Line Mixing 对大气透过率的影响、最终对XCO 2反演结果的影响常常被忽略, 本节对Line Mixing 的影响进行讨论.2.1 Line Mixing 对大气透过率的影响选取1976年美国标准大气进行Line Mixing 的大气透过率的计算. 整层大气0~120 km 高度分为50层, 其中: 25 km 以下每1 km 一层, 25~50 km 每2.5 km 一层, 50 km 以上每5 km 一层. 利用LBLRTM 模式进行两种大气透过率的计算, 光谱分辨率为0.2 cm 1: (1) 考虑Line Mixing; (2) 忽略Line Mixing.图2显示了GOSAT band 2和band 3波段的典型大气透过率以及考虑与忽略Line Mixing 的大气透过率相对差值. 可以发现Line Mixing 效应对band 3的影响要大于对band 2的影响, 在band 2处造成大气透过率0.2%的偏差, 而在band 3处可达2%, Hartman 等(2009)利用这两个波段分别进行了地基FTS 二氧化碳浓度的反演, 结果表明, 加入Line Mixing 效应后的分子吸收库, 得到的光谱拟合结果残差明显减小, 并且XCO 2反演结果与太阳高度角的依赖性减弱.2.2 Line Mixing 对XCO 2反演结果的影响为了研究Line Mixing 效应对本文算法反演结果的影响, 采用HITRAN2008数据库和考虑了LineMixing 效应的aer_v_3.2分子光谱数据库, 分别开展反演试验. 试验中选取了全球四个位于不同大洲的地基二氧化碳柱浓度观测站点(TCCON, Total CarbonColumn Observing Network)(Wunch 等, 2011), 通过地基FTS 观测得到的XCO 2数据对卫星反演结果的真实性进行检验, TCCON 观测数据GGG2012来自于二氧图2 标准大气情况下GOSAT band 2(a)和band 3(b)两个波段上的大气透过率及考虑和不考虑Line Mixing 效应得到的大气透过率的相对偏差周敏强等: 二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证860化碳信息分析中心(CDIAC)档案(http://tccon.ipac. /).实验选取的四个站点分别是: Lamont(36.604°N, 97.486°W), Bremen(53.10°N, 8.85°E), Tsukba (36.0513°N, 140.1215°E)和Lauder(45.038°S,169.699°E), 反演结果显示在图3中, 统计结果由表2给出. 图3中红线为本文算法采用aer_v_3.2分子光谱数据库即考虑了Line Mixing 效应的结果, 标记为Our_3.2, 绿线为本文算法采用HITRAN2008数据库的结果, 标记为Our_08. 从图中可以发现, 不考虑Line Mixing 效应的反演结果, 要比考虑该效应的卫星反演结果低估约0.5 ppm(0.25%). 而Line Mixing 效应对地基XCO 2 反演可造成约1~4 ppm 的偏差, 本文的实验表明Line Mixing 效应对卫星反演的影响要小于对地基反演的影响, 其原因主要由于卫星观测的光谱分辨率要远低于地基FTS 的光谱分辨率, 光谱信号在与仪器响应函数的卷积过程中得到了平滑.3 XCO 2反演结果比对验证3.1 反演试验个例及其与GOSAT 产品的比对本节对GOSAT 观测光谱利用上面构建的反演算法进行了XCO 2的反演, 选取任意的一个像元的反演结果与GOSAT 官方产品数据进行了比对. 图4给出了2012年10月21日的一个像元(36.5534°N, 97.2°W)上band 2和band 3的观测光谱及模式拟合光谱. 结果表明, 模拟光谱非常接近观测光谱, 两者重合度高, 因此图中基本上只能看到一个光谱, 两者之间的差别图3 2012年10月1日至2013年10月1日一年内反演的XCO 2浓度值与四个TCCON 站点对比蓝线为GOSAT L2B 产品, 红线为本文算法采用aer_v_3.2的结果, 标记为Our_3.2, 绿线为本文算法采用HITRAN2008的结果, 标记为Our_08, 紫线为TCCON 观测值表2 GOSAT L2B 、本文算法与TCCON 的XCO 2产品对比分析a)站点样本数平均值(ppm) 标准差GOSAT Our_3.2 Our_08 TCCON GOSAT Our_3.2 Our_08 TCCONLamont 17 393.690 395.116 394.631 396.588 2.220 2.384 2.483 2.745 Bremen 11 393.368 393.817 393.150 -3.446 3.310 3.266 - Tsukba 33 395.792 394.270 393.681 392.215*2.6343.037 3.023 1.809* Lauder 25 390.930 389.923 389.423 392.013 1.638 2.161 2.254 0.781 a) *表示Tsukba 站点地基观测数据较少中国科学: 地球科学 2015年第45卷第6期861要通过残差光谱才能清晰表达, 残差光谱比观测光谱值小一至两个数量级, 两个波段上残差与观测光谱基线之比的最大偏差约2%, 均方根在1%以下. 该像元利用本文构建的算法得到的XCO 2反演值为392.1 ppm, 与GOSAT 官方产品389.4 ppm 的差别在1%以内.图5给出了GOSAT 官方L2B 产品的CO 2浓度廓线与本文算法反演结果的比较. 可以发现两者廓线形状比较接近, 在近地面浓度较高, 在中高层浓度维持在390 ppm 左右并且变化小, 与Wunch 等(2011)给出的Lamont 站地基观测的CO 2廓线一致. 两者CO 2浓度廓线在中低层相差较大, 产生这种现象的主要原因是最优估计算法的CO 2廓线信号自由度仅有1.6左右, CO 2浓度值很大程度上来自于先验知识的约束, 不同的先验协方差矩阵, 以及最优算法在迭代过程中, 先验知识的约束强弱不同会导致不同CO 2廓线产生, 从该点的反演结果来看, 本文算法中先验知识的约束要强于GOSAT 算法.产生两个算法结果差异的最主要原因有以下几点: (1) CO 2的初值选择不同, GOSAT 官方NIES 算法将日本国家环境研究中心开发的离线全球大气传输模式的输出结果作为CO 2的初值, 而本文的CO 2初值采用了每层390 ppm 均匀分布; (2) GOSAT 官方算法加入了气溶胶反演模块, 其第一版本的算法假设气溶胶在边界层(2 km 以下)均匀分布, 第二版本则假设大气中存在5层的气溶胶, 在反演CO 2廓线的同时反演气溶胶矫正参数, 由于实验仅选取晴空低浓度气溶胶的像元, 本文算法只加入了背景低浓度气溶胶模块, 并未进行气溶胶参数的同步反演, 两种算法的不同散射处理会对CO 2结果产生偏差; (3) 最优估计算法本身存在观测误差、干扰误差和平滑误差, 根据误差协方差结果, 算法本身造成XCO 2值偏差可达0.8~1.5 ppm.3.2 系统反演试验结果及其地基验证为了更好地检验我们的反演算法的效果, 对COSAT 卫星的观测光谱进行了试验反演, 并利用上述四个TCCON 站点的地基反演XCO 2的结果进行了检验, 同时与GOSAT 官方反演产品也进行了比对.地基观测与卫星像元时空匹配的条件是: 选取TCCON 站周围1°范围内的卫星观测像元, TCCON 站点反演数据为卫星过境前后一小时的平均值. 同时满足GOSAT L2B 产品的约束条件, 即气溶胶光学厚度小于0.3. 对于Lamont, Bremen, Tsukba 和Lauder 四个站点, 所考虑的一年观测期内符合匹配条件的分别有17, 11, 33和25个有效样本.反演试验采用了本文构建的反演算法和包含Line Mixing 效应的aer_v_3.2分子光谱数据库. 地基傅里叶变换光谱仪FTS 的观测方式是跟踪太阳获得高光谱分辨率直射太阳光谱, 然后对观测光谱使用图4 2012年10月21日一个像元(36.5534°N, 97.2°W)的GOSAT band 2(a)和band 3(b)光谱拟合结果黑线表示实际观测光谱, 蓝线为模拟光谱, 底下的红线分别对应两个波段的残差光谱. 注意模拟光谱非常接近观测光谱, 因此图中基本上只能显示模拟光谱周敏强等: 二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证862图5 CO 2浓度廓线比较虚线为GOSAT 官方L2B 产品结果, 实线为本文算法的结果非线性最小二乘光谱拟合方法来反演温室气体柱总量, 观测证明温室气体CO 2垂直柱浓度的反演精度可达0.8 ppm (Messerschmidt 等, 2010; Yoshida 等, 2013). 已有研究结果表明, 气溶胶含量对CO 2的反演结果影响较大(Aben 等, 2007; Guerlet 等, 2013), 为了避开气溶胶的复杂影响, 比对实验只考虑气溶胶光学厚度AOD 小于0.3的情况. 图3为2012年10月1日至2013年10月1日一年内, 利用本文算法和两套不同数据库反演的时空匹配的XCO 2浓度值, 还包括了GOSAT L2B 数据产品和地基观测反演结果.从图3中可以发现, 本算法与GOSAT 及TCCON 给出的XCO 2的趋势一致, 能够反映XCO 2的变化. 其中Lamont 站和Lauder 站的卫星反演值都要低于TCCON 站地基观测值, 而Tsukba 站的卫星反演值会略高于TCCON 站地基观测值. 从表2中可知, 利用aer_v_3.2分子光谱数据反演得到XCO 2平均值与GOSAT L2B 产品相差±1.5 ppm, 与TCCON 结果相差约2 ppm. 标准差与GOSAT 和TCCON 产品比较接近, 从四个站点的一年比较中, 该算法可以达到1%的XCO 2反演精度.4 讨论与总结本文基于最优估计理论, 采用LBLRTM 和VLIDORT 辐射传输模式, 选取包含Line Mixing 效应的aer_v_3.2数据库, 构建了一套卫星反演XCO 2的算法. 利用该算法试验了Line Mixing 效应对卫星反演结果的影响, 对GOSAT 卫星观测光谱数据进行了系统性试验反演, 把反演结果同GOSAT 卫星官方数据产品进行了比对, 并利用四个TCCON 站点一年中的匹配观测资料对反演试验结果进行了地面验证. 研究的主要结论如下:(1) 针对Line Mixing 效应对卫星反演的影响进行了试验. 本文算法利用aer_v_3.2数据库反演得到的XCO 2值比利用HITRAN2008数据库的反演结果高0.5 ppm, 说明忽略Line Mixing 效应可造成XCO 2约0.25%低估, 考虑Line Mixing 效应是有必要的;(2) 本文算法的反演试验结果与GOSAT L2B 产品比较接近, 差别在1%以内, 同时两个波段上, 卫星观测的光谱与模式模拟的光谱相当接近, 两个波段上残差偏差与观测光谱基线之比的最大值约2%, 均方根小于1%, 在气溶胶光学厚度小于0.3的情况下, 本文反演结果与GOSAT L2B 产品精度接近;(3) 本文构建的算法对GOSAT 卫星观测光谱反演的XCO 2浓度和TCCON 站点的地基观测反演结果比较一致, 平均值最大相差2 ppm, 说明在气溶胶光学厚度小于0.3的相对干净的大气状态下, 能够满足二氧化碳1%的探测精度要求.虽然本文建立的反演算法结果与GOSAT 官方数据产品精度相当, 与地基观测反演结果的差别小于1%, 能够满足我国碳卫星的任务要求, 但反演试验结果是在气溶胶光学厚度小于0.3的大气条件下获得的. 而实际上, 我国经济发达地区的气溶胶分布状况都偏离这个假定条件, 因此探索高浓度气溶胶背景下卫星反演CO 2浓度的有效方法仍然是有待攻关的重要任务.致谢 Jean-Michel Hartmann 博士无私地提供了计算Line Mixing 的程序及数据库, GOSAT 团队提供卫星数据, AER网站提供LBLRTM 逐线积分模式, TCCON 提供XCO 2观测资料, 欧洲中心提供ECMWF 再分析资料, 美国地质机构(USGS)提供GTOPO30高程数据, Robert Spurr 博士提供VLIDORT 辐射传输模式, 在此一并致谢.中国科学: 地球科学 2015年第45卷第6期参考文献Aben I, Hasekamp O, Hartmann W. 2007. 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地基MAX-DOAS简要技术说明

技术说明文件——地基多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）一、系统组成地基多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）由散射光收集系统，温控系统、数据采集及处理系统等组成，其仪器照片图1所示。

图1 地基MAX-DOAS系统照片图2 地基MAX-DOAS系统结构示意图图2为MAX-DOAS系统结构示意图。

该系统由棱镜、望远镜、遮光板及其驱动装置、电机及温度控制电路板、光纤、光谱仪与控制计算机等组成。

棱镜将散射光导入接收望远镜中，接收望远镜将散射光汇聚到光纤中，驱动电机带动棱镜旋转将不同角度的散射光导入接收望远镜中，而遮光板的功能为控制光路的通断，实现对背景的测量。

进入望远镜的散射光在完成色散、采集与数字化通过USB线传导到计算机中存储、计算，最终实现对大气痕量气体垂直柱浓度的解析。

二、技术参数1、硬件部分：◆散射光测量角度：0°、5°、10°、15°、20°、90°◆接收望远镜视场角：1°◆望远镜直径：25mm；◆焦距：113 mm；◆光谱仪分辨率：优于0.6nm◆量化精度：14bits◆光谱范围：290-420nm◆工作条件：温度：－10～50℃，相对湿度：<96％，大气压力：80～106Kpa◆工作电压：～220V±10V，50Hz～60Hz◆功率：400W2. 监测组分：◆可测大气成份：NO2、SO2、O3◆NO2斜柱浓度精度：5%◆SO2斜柱浓度精度：10%，◆O3斜柱浓度精度：5%◆斜柱浓度测量下限：1E+16molec./cm2 (4ppmm)(NO2,SO2)2E+17molec./cm2（80ppmm）(O3）◆积分时间：<2S3、软件部分：主要功能包括：1、控制功能●控制仰角电机测量不同仰角的大气谱●控制挡板电机选择测量大气谱和背景谱●根据环境条件，调整探测器的积分时间、累加次数、数据采集等功能所有上述控制过程既可以手动，也可以在程序中自动控制。

新型斜柱转换结构在不同轴压比下的抗震性能研究

新型斜柱转换结构在不同轴压比下的抗震性能研究【摘要】本研究通过对新型斜柱转换结构在不同轴压比下的抗震性能进行研究，旨在探讨该结构在地震作用下的表现。

设计原理和试验方法被详细描述，试验结果进行了分析和对比。

研究发现，在不同轴压比下，该结构的抗震性能有所差异，但整体表现优越。

结论显示新型结构在抗震性能上具有明显优势，能够有效减轻地震灾害带来的损失。

这些研究成果不仅有助于工程实践中采用新型结构设计，也为未来相关研究提供了启示和展望。

本研究对地震防灾工作具有一定的理论指导意义。

【关键词】新型斜柱转换结构、抗震性能、不同轴压比、设计原理、试验方法、结构性能、试验结果分析、优势、启示、展望1. 引言1.1 研究背景新型斜柱转换结构是近年来在建筑工程领域备受关注的一种新型结构形式，它能够在地震作用下通过斜柱的变形和变位实现结构的正常工作状态转换，从而有效提高结构的抗震性能。

随着我国地震频繁和地震破坏性加剧的趋势，结构的抗震性能成为了工程设计中一个至关重要的问题。

在传统的建筑结构中，斜柱往往被设计为配筋不足或无配筋，这样一来在地震作用下易发生轴心压力偏心，导致结构易发生倾覆或者倒塌。

研究新型斜柱转换结构在不同轴压比下的抗震性能具有重要意义，可以为工程领域提供更加安全可靠的解决方案。

通过深入研究新型结构的设计原理和抗震性能试验结果，可以为实际工程中的结构设计和施工提供科学依据，同时也可以推动相关领域的技术进步和创新发展。

1.2 研究目的新型斜柱转换结构是一种具有潜在抗震性能优势的结构形式，然而其在不同轴压比下的抗震性能仍需深入研究和探讨。

本研究的目的主要是通过理论分析和试验研究，深入探讨新型斜柱转换结构的设计原理和在不同轴压比条件下的抗震性能表现。

具体目标包括：深入研究新型斜柱转换结构的设计原理，分析其内部结构和转换机理，为后续研究奠定基础；通过对不同轴压比条件下结构的抗震性能进行试验研究，探讨轴压比对结构性能的影响规律；对试验结果进行分析，评估新型斜柱转换结构在不同轴压比下的抗震性能，并与传统结构进行对比，为新型结构的推广和应用提供理论依据和技术支持。

中国东西部二氧化氮柱浓度时空分布及影响因素对比研究

中国东西部二氧化氮柱浓度时空分布及影响因素对比探究专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，期望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。

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华北地区香河站对流层NO2的MAX-DOAS光谱仪观测及变化特征分析

第１９卷第１期２０１４年１月
气候与环境研究
ＣｌｉｍａｔｉｃａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈ
、，０１．１９．ＮＯ．１
Ｊａｎ．２０１４
王婷，王普才，余环，等．２０１４．华北地区香河站对流层ＮＯ２的ＭＡＸ— ＤＯＡＳ光谱仪观测及变化特征分析［Ｊ１．气候与环境研究，１９（１）：５１ — ６Ｏ，
分析了该区域ＮＯ２柱浓度的季节变化特征。研究表明：可见光４５５￣４８５ａｍ、紫外３３０￣３７０ａｍ都可以作为
ＭＡＸ．ＤＯＡＳ工作波段很好地反演ＮＯ２；香河地区ＮＯ２柱浓度夏季最低，几乎保持在２Ｘ１０ｃｍ－２以下，春、秋季次之，在３ ×１０ｃｍ２上下小范围浮动，冬季最高，可达４．５ ×１０ｃｍ－２；月平均最低值出现在７月，最高值出现在１１月。ＮＯ２柱浓度与风速、风向密切相关：来自东边唐山方向的风，风速越大时ＮＯ２浓度越高，因为唐山是ＮＯ２的高值区之一；其它方向风速越大，浓度越低。春、夏两季ＮＯ２柱浓度日变化趋势比较平缓，秋、冬两季曰变化明显，秋季正午偏高，冬季早晚偏高。
中图分类号
Ｘ１６
文献标识码
Ａ
ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＴｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃＮＯ２ｉｎＸｉａｎｇｈｅＢａｓｅｄｏｎＭＡＸ．ＤｏＡＳＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ

KMLY型斜板浓密机沉降浓缩效果分析

图 4 斜板浅层沉降矢量示意
可以认为颗粒从液体中分出而达到固液分离的目
的。假定颗粒为自由沉降 ,而且不同相界面摩擦力
ϖ
ϖ
ϖ
为零 ,则 v S + vL = vo 。就是说 , 自由沉降末速度为
v S 的颗粒 ,当斜板间液流上升速度为 vL 时 , 由速度
矢量合成看出 ,颗粒仍然落在斜板面上而沉降。而同
关键词斜板浓密机浅层沉降浓缩
Analysis of the Settl ing2thickening Effect of KMLY Lamella Thickener
Wan Xiaojin
( Kun m i ng Metall u rgical Research Instit ute)
Abstract The settling2t hickening effect of KML Y lamella t hickener is analyzed ,which shows t hat KML Y lamella t hickener can greatly improve t he characteristis of t he pulp flow and distribution in t he t hickener so as to raise its volume utilizatoin coefficient ,shorten t he fine particle settling route so as to speed up its setting velocity and improve t he settling efficiency and increase t he effective settling area by several times so as to raise t he equipment capacity by 3～ 6 times.