1 西藏高原大气环境科学研究所, 西藏 拉萨 850000 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 应用光学国家重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国气象科学研究院, 灾害天气国家重点实验室和青藏高原气象研究所, 北京 100081
3 中国气象局气象探测中心, 北京 100081
4 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 应用光学国家重点实验室, 吉林 长春 130033
5 西藏自治区大气探测技术与装备中心, 西藏 拉萨 850000
基于多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)开展拉萨上空太阳散射光谱观测和对流层NO2柱浓度反演研究, 探究西藏和平解放70周年大庆活动期间拉萨上空NO2对流层垂直柱浓度变化特征。 研究结果表明: 观测实验期间(2021年8月9日至2021年8月31日)白天NO2对流层垂直柱浓度的平均值为4.46×1015 molec·cm-2, 明显高于西藏和平解放70周年大庆活动日当天NO2浓度水平(2.85×1015 molec·cm-2); 而且NO2对流层垂直柱浓度日均值的逐日变化与地面在线观测数据具有良好相关性, 相关系数为0.58。 观测实验期间拉萨市主导风向为西风, 东西方向是大气NO2污染物的传输通道, 这与拉萨城区河谷地形相一致。 观测实验期间NO2对流层垂直柱浓度小时均值的平均日变化呈现“U”型分布, 早晚出现高值, 低值浓度出现在16:00时左右, 但西藏和平解放70周年大庆活动日当天NO2对流层垂直柱浓度的日变化除表现为早晚峰值外, 还在正午12:00时出现峰值, 这与活动结束后道路管控措施解除以及活动保障车辆行驶排放有关。 本研究证实了地基MAX-DOAS遥感观测技术在高原城市拉萨具有很好地适用性, 同时也发现拉萨大气NO2浓度水平变化主要受城市交通排放影响, 西藏和平解放70周年大庆活动当日拉萨对流层大气NO2浓度低。
多轴差分吸收光谱技术 二氧化氮 对流层柱浓度 拉萨 MAX-DOAS NO2 Tropospheric column density Lhasa 光谱学与光谱分析
2023, 43(6): 1725
大气与环境光学学报
2023, 18(6): 553
1 中国科学院上海光学精密机械研究所航天激光工程部，上海 201800
2 中国科学院大学材料与光电研究中心，北京 100049
3 中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光信息传输与探测技术重点实验室，上海 201800
路径积分差分吸收（IPDA）激光雷达可装载于飞机或卫星上探测大范围大气CO2浓度，具有全天时和探测精度高的优势。全球云的平均覆盖率可达60%，因此在激光穿透大气射向地面的探测过程中，除了地面和海洋回波信号，还有很多云层回波信号。结合机载大气探测激光雷达（ACDL）信号采集特点，针对复杂的云层回波信号，提出一种基于中位数绝对偏差的离群值筛选法提取信号，可分离多层云回波信号及云层与地面回波信号同时存在的信号。分析云信号的探测能力，并利用云层回波信号积分值反演云上CO2柱浓度，结果与原位测量仪测量结果变化趋势一致，二者偏差为2.8 μL/L。
遥感 差分吸收激光雷达 二氧化碳柱浓度 云回波信号 差分吸收光学厚度 大气遥感 中国激光
2023, 50(23): 2310001
1 淮北师范大学物理与电子信息学院, 安徽 淮北 235000
2 污染物敏感材料与环境修复安徽省重点实验室, 安徽 淮北 235000
我国城市气体污染物主要包括氮氧化物、 臭氧、 二氧化硫和颗粒物等, 其中NO2和SO2是气体污染物中常见的污染痕量气体, 对地气辐射、 全球气候、 空气质量和人体健康都有着直接或间接的影响。 淮北地区是我国基础能源和重要原料煤炭的生产基地, 长期的煤炭生产使得当地大气环境污染相对更为复杂, 开展快速获取大气污染物浓度是目前研究热点之一。 差分吸收光谱(DOAS)仪是一种光学遥感式光谱设备, 具有稳定、 时间分辨率高、 灵敏度高和不受搭建平台制约等优势特点, 可同时获取多种污染气体的浓度信息。 针对淮北地区复杂的环境污染, 构建了基于移动平台的车载小型差分吸收光谱系统(DOAS), 该系统包括光谱采集系统、 温控系统和GPS定位系统。 利用车载GPS定位系统记录移动过程中的经纬度和车速, 光谱仪放置在恒温系统中, 保障系统测量的精准性。 在实验期间, 首先测试了系统的性能, 规划了走航观测路线, 并将车载DOAS测量结果与地基MAX-DOAS进行对比以验证系统的准确性, 实现了对淮北地区的大气典型污染物的快速、 便捷、 精准监测。 航测期间, 利用QDOAS软件对原始测量光谱进行反演处理, 选取相对干净的光谱作为参考谱, 获取了淮北地区NO2和SO2柱浓度空间分布, 其中NO2的浓度范围为5.09×1015～15.4×1016 molecule·cm-2, SO2的浓度范围为3.53×1015～9.07×1016 molecule·cm-2。 将车载DOAS测量的结果分别与站点地基MAX-DOAS测量结果和卫星(TROPOMI)数据对比, 均具有较好一致性(相关系数R2>0.75)。 外场实验表明构建的车载小型DOAS系统可以准确的获取城市污染气体柱浓度分布, 为确认城市污染气体的源区和校验卫星遥感数据提供一种有效的技术手段。
车载 小型差分吸收系统 淮北地区 柱浓度 大气污染 Vehicle-mounted Minioptical differential absorption spectroscopic Huaibei region Column concentration Atmospheric pollution
1 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环境光学与技术重点实验室，安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026
利用差分吸收光谱技术（DOAS）反演了我国第二代星载大气痕量气体差分吸收光谱仪（EMI-Ⅱ）的SO2斜柱浓度（SCD），并通过辐射传输模型SCIATRAN建立了SO2大气质量因子（AMF）的查找表，经去条带处理后获得SO2的垂直柱浓度（VCD）。以2021年10月底拉帕尔马岛火山区域为研究对象，基于EMI-Ⅱ数据反演的SO2 VCD与国外同类型载荷TROPOMI的结果一致，相关性系数R分别为0.89、0.90、0.92。此外，还将汤加海底火山的SO2反演结果与TROPOMI的监测数据进行对比，结果表明，EMI-Ⅱ观测结果与TROPOMI一致，都观测到此次SO2羽流的自东向西的传输过程。结合风场数据，计算了2022年1月14—15日汤加海底火山爆发产生的SO2排放通量，结果表明，利用EMI-Ⅱ载荷反演的火山区域SO2 VCD可靠性高，可实现全球火山爆发预警。
大气光学 差分吸收光谱 EMI-Ⅱ SO2垂直柱浓度 汤加海底火山
1 合肥学院自动化系, 安徽 合肥 230061
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, 环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
高准确和高精度测量环境大气CO2浓度, 对于监测区域和城市温室气体的排放至关重要。 基于傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术, 利用便携式FTIR光谱仪采集近红外太阳吸收光谱, 基于非线性最小二乘算法, 反演获得了2016年9月至2020年5月期间合肥地区环境大气的CO2柱浓度。 观测结果表明, CO2气体的柱浓度有着明显的季节变化, 在春季出现最大值, 夏季下降速度快, 秋季达到最小值。 柱平均干空气混合比浓度XCO2的日均值位于(401.23±0.60)和(418.41±0.31) ppm之间, 而2017年观测的月均值有着6.96 ppm的季节幅值。 并且, 观测期间XCO2呈现逐年增长的趋势, 年平均增长率为(2.71±0.66) ppm·yr-1。 为了验证便携式FTIR光谱仪观测的准确性和可靠性, 我们将其观测结果与高分辨率FTIR仪器同步测量结果进行比较, 发现观测的XCO2的偏差均值为1.32 ppm, 二者的相关系数r为0.97, 两个数据显示高度一致性。 同时将观测结果与GOSAT卫星数据作了横向比较, 两个数据的平均偏差为(0.63±1.76) ppm, 二者的相关系数r为0.86, 显示出地基数据与卫星数据有高相关性。 最后, 将合肥站点2020年秋季观测数据与上海站点同期观测数据进行了比较, 发现上海站点与合肥站点的CO2柱浓度变化基本一致, 合肥观测点的XCO2日均值位于(415.09±0.84)和(417.80±0.67) ppm之间, 上海观测点的XCO2日均值位于(411.87±1.07)和(416.63±1.70) ppm之间, 表明同步观测期间合肥的CO2柱浓度略高于上海市。 地基FTIR光谱仪的观测结果可为追踪合肥地区温室气体的碳源与碳汇提供基础数据。
二氧化碳 柱浓度 傅里叶变换红外光谱技术 季节变化 Carbon dioxide Total column Fourier transform infrared spectroscopy Seasonal variation 光谱学与光谱分析
2022, 42(4): 1036
1 武汉大学遥感信息工程学院, 湖北 武汉 430079
2 中国地质大学 (武汉) 地球物理与空间信息学院, 湖北 武汉 430074
3 生态环境部卫星环境应用中心, 北京 100094
4 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430079
5 武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 430079
煤矿开采是最重要的甲烷排放源, 然而其排放清单的准确性很低, 一个关键的原因在于缺乏精准识别和定位该类排放源的能力。近年来, 前沿研究表明可以利用卫星高光谱数据反演高分辨率的甲烷异常, 从而帮助识别排放源。但是, 在地表类型复杂地区该算法会完全失效。针对这一问题, 率先提出一种基于 L1 重加权和迭代收缩阈值算法 (ISTA) 匹配滤波器的算法。利用高分五号 (GF-5) 数据在山西地区的实验表明, 该方法性能显著优于现有的其他方法。实验中, 本方法识别出 23 个甲烷强点源, 这些点源全部位于 TROPOMI 的甲烷高值区内, 且高分辨遥感影像显示这些点源处存在典型的煤矿开采设施。该方法的提出为利用 GF-5 卫星数据在世界范围实现甲烷点源排查奠定了技术基础。
甲烷柱浓度异常探测 基于 L1 重加权和迭代收缩阈值算法的匹配滤波器算法 高分五号可见光短波红外高光谱相机数据 XCH 4 anomaly detection L1 reweighted iterative shrinkage thresholding alg GF-5 visible-shortwave infrared advanced hyperspec 大气与环境光学学报
2022, 17(6): 670
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
二氧化氮(NO2)是大气中的主要污染物之一, 在对流层和平流层大气化学中发挥关键作用, 不仅参与对流层臭氧的催化形成, 而且还有助于气溶胶的生成并导致酸雨等气候灾害, 危害人体健康。 人为源排放(工业, 电厂、 交通等排放)的NO2占氮氧化物排放总量的大部分。 传统的监测手段例如卫星遥感技术对对流层底部没有足够的敏感度, 原位采样仪器则只能获得近地面的污染物浓度信息。 近年来广泛使用的多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)不仅对近地面观测敏感, 还拥有时间分辨率高, 探测下限低, 可以同时监测多种污染物等优点。 为了实时监测上海市NO2对流层柱浓度的变化特征, 在上海市徐汇区搭设了地基MAX-DOAS仪器, 进行了长期的持续观测。 分析2019年6月至9月的MAX-DOAS观测数据, 发现NO2VCDs(垂直柱浓度)受交通排放影响显著, 一般上午9:00左右达到峰值(1.56×1016 molec·cm-2), 随光照增强浓度降低明显, 午后达到最低值(1.21×1016 molec·cm-2), 傍晚交通排放增强16:00以后浓度再次抬升。 工作日早高峰期间的NO2VCDs明显高于周末(高出约11.8%), 而周末傍晚NO2VCDs较工作日傍晚大幅上升。 将MAX-DOAS观测结果与TORPOMI卫星观测数据对比发现, 两个数据具有良好的一致性, 相关性系数r为0.87。 采用HYSPLIT后向轨迹模型对观测期间500 m高空气团输运后向轨迹进行聚类分析, 发现上海市NO2污染受沿海区域污染气团输送影响较大。 研究表明, 地基MAX-DOAS系统作为一种实时、 快速、 连续的大气监测手段, 可以广泛应用于城市区域污染监测应用中。 上海市对流层NO2的观测研究为上海市大气污染防治提供了一定的数据支持。
对流层NO2 地基多轴差分吸收光谱(MAX-DOAS) 柱浓度 对流层监测仪 Tropospheric NO2 Ground MAX-DOAS Column density TROPOMI 光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2720
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
由于二氧化氮(NO2)在大气的物理和化学机制进程中有着十分重要的作用, 并且对环境、 气候以及人体健康产生影响, 合理、 有效地监测和控制大气中NO2浓度已成为十分重要的课题。 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, 相较于小范围测量的点式仪器、 利用光源和反射装置的主动DOAS仪器, 具有时间分辨率高、 高灵敏度、 测量范围广和不受搭建平台制约等优势特点。 2018年在北京中国气象科学研究院(116.32°E, 39.95°N)开展了基于地基MAX-DOAS的对流层NO2全年连续观测, 采集得到原始吸收光谱并运用光谱处理软件QDOAS进行反演得到NO2斜柱浓度(SCD), 选择较为简单的几何近似方法计算求出大气质量因子(AMF), 从而将NO2SCD转换为垂直柱浓度(VCD), 据此研究分析了北京地区NO2VCD月均值和季节均值变化、 季节的日平均变化以及一周内日平均变化的特征。 结果表明, 北京地区对流层NO2VCD随季节变化较为明显, 呈现冬季最高而夏季最低的趋势, 其中冬季季节均值达到2.94×1016 molec·cm-2, 为夏季的1.6倍, 不同季节的日均变化一般在下午表现出明显的差异, 最大相差为2.17×1016 molec·cm-2。 一周内每日的浓度变化有一定规律性, 周日平均浓度较其他时间降低17%左右, 出现了一定程度的周末效应。 通过将地基MAX-DOAS观测结果和地面国控站点官园监测站(116.339°E, 39.929°N)2018全年数据结果进行对比, 显示出两者变化趋势具有好的一致性, 相关系数r可达0.81。 研究表明, 地基MAX-DOAS不仅可以对区域污染气体如NO2的实时快速监测及变化规律的研究分析提供一种有效手段, 也可以对其他数据来源进行校验。
地基多轴差分吸收光谱 北京 二氧化氮 垂直柱浓度 MAX-DOAS Beijing NO2 Vertical column concentration 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2153
1 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
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230036
澳大利亚 2019-2020 年发生了大规模的森林火灾, 本次火灾在六个月的时间内烧毁了超过 800 万公顷的桉树林。利用大气痕量气体差分吸收光谱仪 (EMI) 对澳大利亚火灾期间的 NO2 变化情况进行了分析。研究发现, 2019 年 11 月, 澳大利亚东南区域的 NO2 浓度及分布相比往年同期, 出现明显的增长趋势。同时具体针对澳大利亚两大国家公园的火灾, 研究了 NO2 相对浓度的频率分布与火灾程度和频次的关系, 发现这两个地点 2019 年 11 月 NO2 的相对浓度频率也出现了明显的增高, 表明森林火灾是导致部分区域 NO2 浓度升高的主要原因。本工作的开展也证明了 EMI 在重大污染事件监测上的可行性。
大气痕量气体差分吸收光谱仪 澳大利亚森林火灾 NO2 垂直柱浓度 火灾频次 environmental trace gases monitoring instrument Australian forest fires NO2 vertical column fire frequency 大气与环境光学学报
2021, 16(3): 207
