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期刊基本信息
创刊:
2006年 • 双月刊
名称:
大气与环境光学学报
英文:
Journal of Atmospheric and Environmental Optics
主管单位:
中国科学院
主办单位:
中国科学院安徽光学精密机械研究所
出版单位:
科学出版社
主编:
刘文清
ISSN:
1673-6141
刊号:
CN 34-1298/O4
电话:
86-551-5591563
邮箱:
联系
地址:
安徽省合肥市1125信箱
邮编:
230031
定价:
60元/期
本期栏目 2024, 19(1)
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研究论文
大气与环境光学学报 第19卷 第1期
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研究论文
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蒸汽吸附分析仪在气溶胶吸湿性研究中的应用
顾文君
1,2
袁野
1
陈兰夏迪
3
曹亚楠
1
[ ... ]
唐明金
3
作者单位
摘要
1
安徽省人工影响天气办公室, 安徽 合肥 230031
2
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所大气物理化学研究室, 安徽 合肥 230031
3
中国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室, 广东 广州 510640
4
广东省环境科学研究院, 大气环境研究所, 广东 广州 510045
5
粤港澳生态环境科学中心, 大气光化学联合研究实验室, 广东 广州 511363
吸湿性是大气颗粒物最重要的物理化学性质之一,直接影响着实际大气条件下气溶胶的粒径、形貌、成分、化学反应活性和光学性质,从而最终影响着气溶胶的环境与气候效应。现有的吸湿性测量技术大多需要假设颗粒物为球形,且灵敏度较低,无法准确测定非球形颗粒物或吸湿性较低颗粒物的吸湿性。蒸汽吸附分析仪通过测量颗粒物的质量随相对湿度的变化来研究其吸湿性,这种新方法不仅对颗粒物的形貌没有要求,而且具有卓越的灵敏度。本文首先介绍了这种气溶胶吸湿性测量新方法的工作原理和技术特点,然后重点介绍了这种新方法在大气科学、地球与行星科学、医用气溶胶等多个领域中的应用。最后,在简要总结蒸汽吸附分析仪在大气颗粒物吸湿性研究上的优越性和局限性的基础上,对未来可开展的吸湿性研究工作提出了一些设想。
吸湿性
蒸汽吸附分析仪
大气科学
地球与行星科学
医用气溶胶
hygroscopicity
vapor sorption analyzer
atmospheric science
earth and planetary science
medical aerosol particles
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 1
天空可见-近红外光谱偏振态自动测量仪设计
王昊
1,2
孙晓兵
2,3,*
刘晓
2,3
宋强
2,4
洪津
2
作者单位
摘要
1
安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室,安徽 合肥 230031
3
合肥市农业行业首席专家工作室, 安徽 合肥 230031
4
中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
太阳光在地球大气传输过程中产生的散射会呈现出固有的偏振特性,因此利用大气散射偏振态分布特性及其与太阳照射几何以及地表观测几何之间存在的对应关系,为地球大气层内导航提供了可能。然而因气象变化造成的大气组分改变会直接影响光散射分布,从而影响基于偏振态分布的方向定位精度,因此在偏振导航实际应用过程中,其方向指引精度受大气状况影响较大。为研究不同气象条件下天空偏振态变化内在机理,研制了一台天空可见-近红外光谱偏振态自动测量仪。该仪器可按需进行定时段、定天区、多天候天空光谱偏振态测量,采用分时偏振同时分谱非成像测量体制。仪器主要由偏振分析模块、偏振检测方位定位驱动电机、微型光谱仪、GPS定位模块、嵌入式采集控制模块、二维载重转台等部分组成,光谱范围为390~960 nm,光谱分辨率为1.5 nm,观测视场为3°,光谱线偏振度测量精度优于98.85%,偏振角测量精度优于0.1°,单点观测时间小于9 s。经实验室定标和外场测试,表明该仪器可在多种气象条件下稳定观测天空光谱偏振态,其测量数据可用于天空偏振态影响机理相关研究。
天空光
散射
偏振测量
气溶胶
光谱
skylight
scattering
polarimetry
aerosol
spectrum
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 111
一种基于多普勒原理的相干测风激光雷达及其外场应用
顾桃峰
1
岳海燕
2,*
王四化
3
伍光胜
1
[ ... ]
谢晨波
5,6,7
作者单位
摘要
1
广州市突发事件预警信息发布中心, 广东 广州 511430
2
广州市气象台, 广东 广州 511430
3
广州市黄埔区气象局, 广东 广州 510700
4
广州市气象局观测预报处, 广东 广州 511430
5
安徽蓝科信息科技有限公司, 安徽 合肥 230031
6
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
7
先进激光技术安徽省实验室, 安徽 合肥 230000
精确观测大气风场在气象、**、航空航天等领域具有十分重要的意义。相干测风激光雷达能够实时有效地进行大气矢量风场探测。为此研制出一款基于多普勒原理的相干测风激光雷达,并进行外场观测验证了其性能。该系统可探测垂直上空45~3000 m的水平风场以及垂直气流,最大可探测风速为60 m/s。分析比对了该雷达于2021年10月16日08:00―20日00:00在广州市黄埔区气象局观测的数据与同时段同地点微波风廓线雷达的观测数据,结果表明二者具有良好的一致性。重点分析了2021年10月18日10:00―20日00:00的典型观测数据,进一步验证了该相干测风激光雷达所测数据的准确性。该雷达在风场探测上的应用将为气象参数监测和预报精度的提高以及极端灾害性天气的预警提供实时数据支撑。
激光雷达
多普勒
相干测风
风场比对
lidar
Doppler
coherent wind measurement
wind profile comparison
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 22
藻细胞显微成像中微流控自动进样分段控制方法
陈志浩
1,2,3
赵南京
2,3,*
殷高方
2,3
马明俊
1,2,3
[ ... ]
丁志超
1,2,3
作者单位
摘要
1
中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
2
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室,安徽 合肥 230031
3
安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
藻细胞显微图像快速自动获取具有重要的应用价值。针对微流控-显微成像技术中样品进样效率与细胞成像质量问题,研究了基于藻细胞通过荧光检测窗口持续时间的样品平均流速检测方法,并提出基于体积流量调节的微流控自动进样分段控制方法。结果表明,进样速度在10~30 μL/min范围内,样品平均流速检测误差小于5%;分段控制实现了藻细胞显微图像的高质量自动获取,与显微镜检成像质量基本一致,且样品进样速度提升68%以上。研究结果为藻细胞显微图像高效自动获取提供了有效实用方法。
藻细胞
微流控-显微成像
流速检测
分段控制
自动进样
algae cells
microfluidic-microscopic imaging
flow rate detection
segmented control
automatic sampling
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 38
新冠疫情期间西安市空气质量时空特征研究
吴雅睿
*
刘弘蕾
娄春辉
作者单位
摘要
西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西 西安 710054
2019年和2021年新冠疫情期间西安市政府均采取了强有力的管控措施,为此对比研究了不同程度减排措施对空气质量的影响。采用特征雷达图、空间插值和HYPLIST轨迹模型等方法对西安市疫情期间 (2019年12月—2020年2月、2021年12月—2022年2月) 和正常生产期 (2020年12月—2021年2月) 冬季空气质量变化特征进行了对比分析,并探讨了人为减排情景下空气质量变化潜在原因。结果表明:(1) 西安市环境空气质量指数 (AQI) 空间分布整体呈现“西北劣东南优”特征。2020年疫情严控期空气质量得到明显改善,优良率达到53%;2022年疫情严控期空气质量未受管控措施明显影响。(2) 2020年疫情严控期除O
3
外污染物浓度均明显下降,降幅分别为PM
2.5
(42.90%) > NO
2
(42.13%) > CO (35.37%) > PM
10
(32.58%) > SO
2
(17.40%);2022年仅有SO
2
和NO
2
浓度下降,降幅为NO
2
(31.86%) > SO
2
(18.31%)。疫情期间污染类型属于偏二次型。(3) 疫情期间,污染天气是在高湿静风天气条件和盆地地形的基础上,受人为源排放和区域污染物传输引起的,因此促进污染物协同减排和关中地区联防联控是改善空气质量的关键举措。
新冠疫情
空气质量
时空特征
影响因素
COVID-19 pandemic
atmosphere quality
spatio-temporal characteristics
influence factors
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 47
基于混核极限学习机的道路高排放源识别方法
段培杰
1,2
李泽瑞
2,*
李鲲
3
许镇义
2
[ ... ]
康宇
2,3
作者单位
摘要
1
安徽大学人工智能学院, 安徽 合肥 230601
2
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院, 安徽 合肥 230088
3
中国科学技术大学先进技术研究院, 安徽 合肥 230088
4
安徽大学计算机科学与技术学院, 安徽 合肥 230601
由于道路高排放源所产生的污染气体对环境危害巨大,因此实现对高排放源的准确识别具有重要意义。而传统的基于限值划分的识别方法及新兴的人工智能识别方法在模型选择、评价指标、识别性能等方面都存在一定的改进空间,因此针对以上问题,提出一种基于混核极限学习机的道路高排放源识别方法。该方法使用道路遥感监测设备获取的移动源遥测数据,在核极限学习机的基础上融合不同核函数,可提升模型鲁棒性及道路高排放源识别性能。针对合肥市蜀山区真实道路遥测数据上的分析结果表明,该方法相比于其他方法具有较高的F1分数以及较低的漏报率、虚警率,证实了该方法在高排放源识别中的有效性。因此,该方法有助于对交通路网中高排放车辆进行高效识别,为进一步提升城市空气质量提供支撑。
高排放识别
混合核函数
极限学习机
道路遥感监测
high-emitter identification
mixed kernel function
extreme learning machine
on-road remote sensing
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 62
基于紫外-可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究
缪俊锋
1
汤斌
1,*
陈庆
1
龙邹荣
1
[ ... ]
周密
1,**
作者单位
摘要
1
重庆理工大学电气与电子工程学院, 重庆 400054
2
重庆市铜梁区生态环境监测站, 重庆 402560
工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后。水体化学需氧量 (COD) 是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元 (GRU) 的卷积神经网络 (CNN) 混合模型。该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类。实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛, 分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分类精度具有显著优势。
工业废水分类
紫外-可见光谱法
高斯滤波去噪
卷积神经网络-门控循环单元模型
industrial wastewater classification
ultraviolet-visible spectroscopy
Gaussian filter denoising
convolutional neural network-gated recurrent unit model
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 73
基于OMI及地面监测的贵州省污染气体浓度时空差异研究
谷晓平
1
李光一
1,*
陈远航
2
廖瑶
1
作者单位
摘要
1
贵州省生态气象和卫星遥感中心, 贵州 贵阳 550002
2
贵州楚云环保科技有限公司, 贵州 贵阳 550081
贵州省属于典型的喀斯特山区,受地势和气候影响,省内不同区域污染气体浓度具有明显的时空差异。因此,利用交互式数据语言 (IDL) + 遥感图像处理平台ENVI、地理信息系统软件ArcGIS等,基于臭氧层监测仪 (OMI) 的L3 V003柱浓度数据和地面环境监测站数据,从时间和空间两个方面在区域尺度上评估分析了贵州省3种主要污染气体的浓度变化差异和时空演变特征。结果表明:(1) 2019年,贵州省二氧化氮 (NO
2
)、二氧化硫 (SO
2
)、臭氧 (O
3
) 柱浓度较2005年呈下降趋势,且两种方法监测的NO
2
、SO
2
季节特征均表现为“秋冬高、春夏低”,受太阳辐射和天气过程影响,两种方法监测的O
3
均表现为“春夏高、秋冬低”的季节特征;(2) 对比分析表明,遥感方法反演的NO
2
柱浓度极大值和SO
2
柱浓度极小值较地面监测结果在时间上存在滞后性,但滞后时间较短,没有出现跨季节差异,总体上空间差异性大于时间差异性,且SO
2
夏季空间差异性大于冬季;(3) 自然界平流层中含有大量臭氧,且夏季贵州雷雨天气较多,在天气过程发生时,高层氧气极易被大量分解并生成O
3
,由于大气垂直输送较为活跃,使得平流层O
3
稳定性降低,对近地面浓度影响较大,因此遥感反演的O
3
浓度与地面监测结果在时间和空间上均有明显差异性。
臭氧层监测仪
地面监测
污染气体
时空差异
遥感
ozone monitoring instrument
ground monitoring
polluted gas
spatio-temporal difference
remote sensing
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 85
火山SO
2
排放速率反演
郭建军
1
李发泉
2
张子豪
1
张会亮
1
[ ... ]
何微微
1,*
作者单位
摘要
1
烟台大学物理与电子信息学院, 山东 烟台 264005
2
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院, 湖北 武汉 430071
3
中国科学院西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
SO
2
紫外相机因在时间分辨率、空间分辨率、探测灵敏度以及探测精度等诸多方面均具有显著优势而成功应用于火山活动监测及其动力学研究。为解决紫外相机反演SO
2
排放速率容易受烟羽湍流及图像低对比度影响等问题,提出了融入神经网络的光流算法。首先,基于大气紫外辐射传输特性,阐述了SO
2
紫外相机的工作机理及SO
2
浓度图像的反演方法;其次,将神经网络融入光流算法,实现了火山烟羽图像中SO
2
排放速率的精确反演;最后,与传统光流法进行对比,论证了神经网络光流算法的科学性及优越性与精确性。实验结果表明:在图像低对比度及烟羽湍流效应的双重影响下,神经网络光流法可以把边缘反演的误差从94%降低至5%,显著提高了SO
2
排放速率反演的精确性。
SO
2
相机
光流法
神经网络
排放速率
湍流
火山排放
SO
2
camera
optical flow algorithm
neural network
emission rate
turbulence
volcanic emission
PDF全文
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大气与环境光学学报
2024, 19(1): 98
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