（应用化学专业论文）遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用.pdf

摘要 博士论文 摘要 本论文主要从以下几个方面进行了研究： 1 、遥感傅里叶变换红外发射光谱技术在遥测热气体辐射源( 如发电厂、各种 飞行器和发动机羽尾排放) 的红外辐射的物理和化学特性方面，已成为非常重要 的手段之一。然而，当这些作为目标的红外辐射源的详情无法获取，或由军方保 密时，如何恰当地应用辐射定律和某些容易得到的公开文献资料，作出精确地估 算，则是红外领域的科学工作者和相关领域的军事家极为敏感和热衷的话题。而 仪器响应函数或称仪器能量传递函数，是获得红外辐射的绝对光谱能量，如辐射 源光谱辐射通量密度、辐射源光谱辐射强度、辐射源光谱辐射亮度、光谱辐射照 度以及样品的辐射率和燃烧产物的浓度等一系列重要数据不可缺少的基本参数。 因此，本研究利用不同温度的标准绝对黑体对e q u i n o x 5 5 型遥感傅里叶变换红 外光谱系统进行了光谱响应校正，考察了该系统的仪器响应函数随时问的变化规 律。 研究表明，在温度低于1 0 7 3 k 时，仪器响应函数跟温度有关，仪器响应函数 随着温度的升高而增加，而在高温( 1 0 7 3 k ) t ，它们之间的变化趋小。以前用该黑 体对1 7 0 r s 型遥感傅里叶变换光谱系统的校正结果是，在低温( 雪矿f 口 图1 3 4 1 1 射线的几何构图 f i g 1 3 4 1 1 s c h e m a t i c r e p r e s e n t a t i o no f b e a mc o n f i g u r a t i o n 8 8 单元格有四种角度：0 。，9 0 ，+ 4 5 。，一4 5 。0 表示投射角，c ，表示在 第j 个单元格中的浓度，p ，表示射线数，a b c 表示第i 条射线构造出的第 j 个单元格的面积。 r e p r e s e n t a t i o n o f a n8 8 鲥d o f c e l l w i t h f o u r p r o j e c t i o n a n g l e s ，0 ”，9 0 ”a n d 士4 5 ”0i sp r o j e c t i o na n g l e ；c ji sc o n c e n t r a t i o nw i t h i nt h e j t h c e l l ；p ji st h e f m r a ys u m ；a b c i st h ea r e a o f t h e j t h c e l li n t e r c e p t e db yt h ef t hr a y 将平均浓度作为各象素点的初始浓度，由于重构产生的象素点浓度不可能是负 数，所以，每次迭代产生的负值看作0 ，以每次迭代计算得出的偏差。，作为收敛 标准( 见下式) ，o 。反映了真实值与计算值之间是否一致。 妻h 厂c 重，) 2 z c 真。2 c - 一一第i 条射线上实测光程浓度值； cl ，。一一经c t 重构后第k 条射线上光程浓度计算值。 o 。，越小，表明重构后的气体平均浓度与真实测量值越接近，因此，它可作为 博士论文遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 衡量迭加运算终止的标准。通常，当 ! 型芝 _ 生 o 5 或盯。 x y m a x ( 1 ，1 ) t h e n x y m a x ( 1 ，1 ) 2t m p _ x y ( i ，1 ) e n d i f i f t m p _ x y ( i ，1 ) x y m a x ( 1 ，3 ) t h e n x y m a x ( 1 ，3 ) = t m p _ x y ( i ，2 ) e n d i f i f t m px y ( i ，2 ) x y m a x ( 1 ，4 ) t h e n x y m a x ( 1 ，4 ) 2t m p _ x y ( i ，2 ) e n d i f n e x t i e r a s et m p _ x y e n ds u b p u b l i cs u bd r a w x y l i n e ( p l e a sp i c t u r e b 。x ，x y 0a ss i n g l e ，r o w n u m a sl o n g ，x y m a x 0 a 5 s l “g l e ) p i c c i s s e t p i e p i c t u r e 2 n o t h i n g d i mx s c a l e ，y s e a l ea ss i n g l e d i m i a s i n t e g e r 2 遥感傅里叶变换红外光谱系统的校正博士论文 一 画两条坐标轴 p i c d r a w w i d t h = 2 x 轴 p i c l i n e ( 6 0 0 ，p i c h e i g h t 一6 0 0 ) 一( p i c w i d t h 一6 0 0 ，p i c h e i g h t 一6 0 0 ) y 轴 p i c l i n e ( 6 0 0 ，6 0 0 ) - ( 6 0 0 ，p i c h e i g h t - 6 0 0 ) 确定x 轴的缩放因子 x s c a l e2 ( p i c w i d t h - 1 2 0 0 ) ( r o w n u m ) 确定x 轴的缩放因子 y s c a l e2 ( p i e h e i g h t 一1 2 0 0 ) ，( x y m a x ( 1 ，3 ) 一x y m a x ( 1 ，4 ” i f x y m a x ( 1 ，4 ) 1 0 7 3 k ) 下，它们之间的变化趋小。 ( 2 ) 在低于1 0 7 3 k 时，仪器响应函数随着温度的升高而增加。而以前用该黑 体对1 7 0 r s 型遥感傅里叶变换光谱系统的校正结果是，在低温( u 舌j o 苗。高u c 暑。口= 口ok=ue 一巨吕口d)口o；盘苔oucou o苗矗。兰h-u苗山 勺口j o o 量o u 群墨眯姆蜒槲_【nc-n悄 旺遐鲁哥#隶#霹忙艏忙密米去工；鞲锹量刮墼培嘲 议留书壁 3 重构二维空间气体浓度分布圈博士论文 1 f m ( a ) c h l o r o f o m x “ 1 m ( b ) a c e t o n e y ，m x m ( c ) m e t h y l e n ec h l o r i d e 图3 3 2 1 1 基于线性插值方法的气体浓度分布图和等值线图 f i g 3 3 2 1 1g a s e sc o n c e n t r a t i o nd i s t r i b u t i o n sp r o f i l e a n dc o n t o u rb a s e do n l i n e a r m e t h o d 口79。bh“ 5 o 5 0 0 吕gad，uid 博士论文 遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 y m ( a ) c h l o r o f o m l 、| m ( b ) a c e t o n e y m x m x m l e n ec h l o r i d e x m 图3 - 3 2 2 1 基于最邻近插值方法的气体浓度分布图和等值线图 f i g 3 3 2 2 1g a s e sc o n c e n t r a t i o nd i s t r i b u t i o n sp r o f i l e a n dc o n t o u rb a s e do n n e a r e s t m e t h o d 4 7 m 日5 4 2 0 d genlbh eeoeuh 量e乱口卜u钆 3 重构二维空间气体浓度分布图博士论文 4 8 y m ( a ) c h l o r o f o r m x m y m ( b ) a c e t o n e y i n x m ( c ) m e t h y l e n e c h l o r i d e 图3 3 2 3 1 基于三次立方插值方法的气体浓度分布图和等值线图 f i g 3 3 - 2 3 1g a s e s c o n c e n t r a t i o nd i s t r i b u t i o n sp r o f i l e a n dc o n t o u rb a s e do n c u b i c m e t h o d j 5 0 5 0 eeld，uh山 j j 5 0 0 暑a臣bh厶 博士论文遥感傅里叶变换红外光潜在有毒有机物分析中的应用 y m ( a ) c h l o r o f o r m y m ( b ) a c e t o n e y m ( c ) m e t h y l e n ec h l o r i d e 图3 3 2 4 1 基于v 4 插值方法的气体浓度分布图和等值线图 f i g 3 3 2 4 1g a s e sc o n c e n t r a t i o n d i s t r i b u t i o n sp r o f i l e a n dc o n t o u rb a s e do n v 4 m e t l l o d 4 9 攀 0 8 6 2 d 0 eg。abh“ e巨aduh山 宣吕臣d，uhi 3 重构二维空间气体浓度分布国博士论文 3 4 结论 通过以上研究，得出以下几点结论： ( 1 1 本文采用的重构技术基于插值方法，该法不需要提供复杂光路的平面镜 和角镜，节约器材成本，无论对于室内还是户外的空气监测，部更具广泛性和实 用性。 ( 2 ) 研究还表明，采用基于三角插值的c u b i c 法，其重构结果与同时进行的点 样法所得浓度比较，相对误差在5 3 1 范围内，可见该法的精确性较好。 ( 3 ) 遥感f t i r 系统不但能够快速地获取大气中有毒有机气体的全光程积分浓 度数据，而且有望于快速地获取大范围气态污染物的空间浓度分布，是实现空气 中有害气体远距离监测的一种重要遥感手段。 然而，虽然遥感傅里叶变换红外光谱重构技术在气体监测方面的研究近几年 得到较大发展，但目前该技术仅仅局限于实验研究，并未在气体日常监测中实现 其实际应用价值。这主要原因是由于仪器价格昂贵和监测系统复杂。相信随着重 构算法的不断改进以及仪器成本的下降，遥感傅里叶变换红外光谱重构技术的应 用会得到推广。 ( 4 ) 该项工作已经发表在： m a p p i n gs p a t i a lt r a c e rg a s e s c o n c e n t r a t i o np r o f i l e so nat w o d i m e n s i o n a lp l a n e b yo p f t i rr e m o t es e n s i n g z h o n g h u ah u a n g ，j u n d ew a n g ，y a h l i i n s t r u m e ns c i 乃以，2 0 0 3 ，31 ：2 3 - 3 2 m o n i t o r i n gl e a k i n g g a s e sb yo p f t i rr e m o t e s e n s i n g y a nl i ，j u n d ew a n g ，z h o n g h u a h u a n g ，h o u q i a nx u ，x u e t i ez h o u j ：e n v i r o n s c i h e a r h ，2 0 0 2 ，a 3 7 ( 8 ) ：1 4 5 3 - 1 4 7 9 m a p p i n g a i rc o n t a m i n a n tc o n c e n t r a t i o n s u s i n g r e m o t es e n s i n gf t i r y a nl i ，j u n d ew a n g ，z h o n g h u ah u a n g ，x u e f i ez h o u ，e n v i r o n s c i h e a l t h ， 2 0 0 3 ，a 3 8 ( 2 ) ：4 2 9 - 4 3 8 博士论文遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 4 灰色系统理论与遥感f t i r 预测大气有机毒物浓度 随着人类文明的发展和社会的高度工业化，环境污染，尤其是易挥发有机毒 物造成的大气污染，严重破坏了人类和动植物赖以生存的环境，因此，对大气中 的有机毒物进行实时监测并作出预警已显得迫在眉睫，近年来此领域的研究得到 各国科学家的高度重视。但在实际监测中，由于存在诸多既明白又不完全清楚的 因素，如气候条件、地理环境等复杂的因素，人们往往难以获得预警建模中所需 的大量信息参数。 灰色系统是指信息部分明确、部分不明确的系统，其中包括元素( 参数) 信 息不完全、结构信息不完全、关系信息不完全、行为信息不完全。灰色系统理论 认为，由于各种环境因素对系统的影响，使得表现系统行为特征的离散数据呈现 出离乱，但是这一无规的离散数列是潜在的有规序列的一种表现，系统总是有其 整体功能，也就必然蕴藏着某种内在规律。因而任何随机过程都可看着是在一定 时空区域变化的灰色过程，随机量可看着是灰色量，通过生成变换可将无规序列 变成有规序列。灰色生成就是从这些行为数据中寻找规律，然后依据这种规律建 立灰色模型，通过对模型的求解对系统进行预测。作为灰色预测理论核心和基础 的g m ( 1 ，1 ) 模型，它所描述的灰色量，其几何图形是一条较为平滑的曲线，呈 单调递增或递减，其白化微分方程解为指数型曲线，在历史数据少、时间短、波 动小的情况下，也能对预测对象的长期趋势进行估计，且达到一定的模拟精度。 因此可以认为，灰色g m ( 1 ，1 ) 模型具有弱化序列随机性、发掘系统演化规律的 独特功效。 正是基于以上分析，本研究认为，受到有机毒物污染的大气空间是一个部分 信息已知、部分信息未知的系统，即有机毒物污染的大气空间可以看着一个灰色 系统，有机毒物气体在大气中的浓度作为系统行为的主要特征量是一个灰色量， 其短期数据的获得是采用遥感傅里叶变换红外光谱对模拟污染源所作的实时监 测，依据灰色系统理论，对监测数据建立了g m ( 1 ，1 ) 模型，用来揭示易挥发有 机毒物的浓度在大气中随时间变化的某种总趋势，并对未来时刻的有毒有机气体 在大气中的浓度进行了预测。 4 灰色系统理论与遥感f t i r 预测大气有机毒物浓度 博士论文 4 1 建模理论 本研究假设某污染源排放的有毒有机气体浓度的原始时序序列： x ( o ) = ( 1 0 ( 1 ) ，| ( 2 ) ，x ( o ( h ) ) 其中o ( 女) 0 ，七= 1 ，2 ，刀：鉴于时间数据多为随机的且无规律，一般不 能直接用于建模，为了将原始数据序列的随机性弱化，可将原始时序序列作一阶 累加，获得新的数据序列，即x ( 1 ) 为x ( o 的1 a g o 序列： x ( 1 ) = ( ( 1 ) ，x 0 ( 2 ) ，0 1 ( n ) ) t 其中z “ 户x 。( f ) ，七= 1 ，2 , a ，? ；z 为x 1 的紧邻均值生成序列 i = 1 z ( 1 ) = ( 1 1 ( 2 ) ，( 3 ) ，z ( ) ( 胛) ) 其中z ( 1 ( 尼) = o 5 1 ( t ) + o 5 x ( 1 ( k - - 1 ) ；k = 2 ，3 ，n 则称 _ _ d x 0 ) - a x o ) = 6( 4 1 1 ) 西 、7 为灰色微分方程即g m ( 1 ，1 ) 模型 x ( o 亿) + a z ( 1 o ) = b 的白化方程。若d = ( 口，6 ) 7 为参数列，且 y = x ( o ( 2 ) x ( o ( 3 ) 一z 1 ( 2 ) z ( 1 ( 3 ) ： 一z 1 ( 一) 则灰色微分方程( 2 ) 的最小二乘估计参数列满足d = ( 占。曰) “b 1y 的时间响应函数为 x ( 1 ) o ，= ( x ( i c 。，一鲁) e 一“+ 告 g m ( 1 ，1 ) 灰色微分方程( 2 ) 的时间响应序列为 主( 女+ 1 ) ：f x 0 ) ( o ) 一鱼1 9 m + 鱼 | ：1 ，2 ，。 取x ( 1 ( o ) i o o ( 1 ) ，则还原态模型为 主( 1 ) c t + - ，= ( x ( 0 c ，一言) e 一“+ 告 t = ，z ，疗 ( 4 1 2 ) ( 4 1 3 ) 白化方程( 4 1 1 ) ( 4 1 4 ) ( 4 1 5 ) ( 4 1 6 ) 博士论文遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 还原值为 曼( o ) ( t + 1 ) = 口( 1 曼( 1 ( 七+ 1 ) = 主( 1 ( 七+ 1 ) 一主1 ( k ) ；k = 1 , 2 ，n( 4 1 7 ) 4 2 模型检验 只有通过检验的模型才能用来作预测。一般采用相对误差检验、关联度检验和 后验差检验。 ( 1 )由原始时序序列和预测模型的时序序列，计算得残差序列为： s ( 。) = g ( 1 ) ，s ( 2 ) ，s 0 ) ) = b o ( 1 ) 一王o ( 1 ) ，工o ( 2 ) 一王0 1 ( 2 ) ，x o ( h ) 一曼o ( ) ) 相对误差序列为： = ( 酬恻，俐? 平均相对误差为： 五= 去t 竹百 对给定口，当五 岛，则称模型为关联度合格模型。 ( 3 )后验差检验 原始时序序列x ( o 的均值、方差分别为： i = 去砉x ( 。1 ( t ls ? = 吉喜g ( 。1 ( t ) 一i f 残差序列r ( o 的均值、方差分别为： 4 灰色系统理论与遥感f t i r 预测大气有机毒物浓度博士论文 f = 吉喜s o ) s ；= 吉砉g g ) 一f ) 2 则后验差比值c = s 2 s l ，对于给定的c o o ，当c c o 时，称模型为均方差比合 格模型。 小误差概率p = p 呤 ) 一手l o ，当p 印。时，称模型 为小误差概率合格模型。 表4 2 1 精度检验等级参照表 t a b l e4 2 1c o m p a r i s i o n o f p r e c i s i o n a c c u r a c y d e g r e e 指标 平均相对误差关联度后验差比值小误差概率 精度等级、 d80 c op 0 一级0 0 10 9 00 3 50 9 5 二级 0 0 50 8 00 5 00 8 0 三级0 1 00 7 00 6 50 7 0 四级 o 2 0o 6 00 8 0o 6 0 4 3 实验部分 4 3 1 实验仪器 本实验采用b r u k e re q u i n o x 5 5 型遥感傅里叶变换红外光谱系统，该系统通 过一个光圈为f 4 、直径为15 0 m m 的d a l l k i r k h a m 型望远镜，收集远距离g l o b a r 光源的辐射讯号。选用液氮冷却低温m c t 检测器和带有k b r 分束器的干涉仪，测 量5 5 0 0 4 0 0 c m d 波段范围的吸收光谱，光谱分辨率为4 c m 一。g l o b a r 光源与仪器 相距1 5 米，处于同一平面上，以提供实验的光路。 4 3 2 实验条件 进行。 实验在环境温度为摄氏1 6 。c ，相对湿度为6 0 ，压强为l a t m 的无风条件下 博士论文遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 4 3 3 数据采集与处理 本实验的数据采集由b r u k e re q u i n o x 5 5 型遥感傅里叶变换红外光谱仪和 o p u s i r 软件来完成，建模参数用m a t l a b5 2 软件来计算。 4 3 4 模拟污染源 我们从烷烃和芳香烃类易挥发有毒有机物各选一种作为模拟污染源，这些模 拟污染物分别为正己烷和甲苯，它们的物理性质见表4 3 4 1 。每隔2 m i n 收集模拟 污染气体的吸收光谱图。 表4 3 4 1 两种有毒易挥发有机化合物的物理性质 t a b l e4 3 4 1 p h y s i c a lc h a r a c t e r i s t i c so f t h e t w ov o c s 4 4 实验结果 鉴于正己烷和甲苯的特征吸收峰分别在2 9 6 5c m “和7 2 9c m ，选择包含特征 峰的波段范围，获取它们的气体吸光度一波数一时间三维图，如图4 4 1 和图4 4 2 所示。图中分别呈现了正己烷和甲苯在相应的特征峰波段范围内的吸光度随时间 的变化。这种变化趋势是因为在模拟污染物样品刚开始释放的前期，气体污染物 还未来得及在大气中扩散开，故测得的浓度值都很大，后来气体污染物在大气中 的浓度分布逐渐达到稳定状态，浓度的变化不大。 由上述实验结果，获取不同时刻正己烷和甲苯在特征峰处的吸光度值，依据 l a m b e r t - b e e r 定律，计算得不同时刻正己烷和甲苯的全光程积分浓度。结果见表 4 4 1 。由表4 4 1 结果，获取正己烷和甲苯在大气中浓度随时间的变化图，如图4 4 3 所示，图中反映出在扩散开始后的1 0 m i n 后，这些有毒有机气体在空气中的分布 逐渐趋于稳定。 4 灰色系统理论与遥感f t i r 预测大气有机毒物浓度博士论文 2 6 0 02 8 0 03 0 0 03 2 0 03 4 0 0 w a v e n u m b e r c m + 图4 4 1 正己烷气体的波数一吸光度一时间三维图 f i g 4 4 1w a v e n u m b e r - a b s o r b a n c e t i m e3 do f h e x a n e 6 8 07 0 07 2 07 4 07 6 07 8 0 图4 4 2 甲苯气体的波数一吸光度一时间三维图 f i g 4 4 2w a v e n u m b e r - a b s o r b a n c e - t i m e3 d o f t o l u e n e 8cmakod 8cqjoqv 博士论文 遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 表4 4 1 不同时刻易挥发有毒有机气体在大气中的实时浓度 t a b l e4 4 1t e a l - t i m ep i co f t o x i cv o c s a tt h et i m eo f d a y 05 1 0152 02 53 0 t i m e ，m i n 图4 4 3 有毒有机物实时浓度随时间的变化 f i g 4 4 3v a r i a t i o n o f t e a l - t i m ep i co f t o x i cv o c sw i t ht i m e 5 7 拍 佰 竹 5 0 eujn、仁o；bj芒mocoo 4 灰色系统理论与遥感f t i r 预测大气有机毒物浓度博士论文 4 5 结果与建模 基于上述实验数据，我们发现正己烷和甲苯在大气中浓度随时间的变化均为 递减趋势，适合用于建立灰色g m ( 1 ，1 ) 模型。 实际建模过程中，一方面提倡尊重原始数据而又不拘泥于原始数据，并允许 以科学的定性分析为依托对研究对象的实验、观测、统计数据进行必要的调整和 修正。我们根据表4 4 1 数据，选取8 ：4 4 9 ：0 6 时间段的气体实时浓度作为正己烷 气体建模的原始时序序列，选取8 ：4 2 9 ：0 0 时间段的气体实时浓度作为甲苯气体 建模的原始时序序列，根据式( 5 ) 建立的气体浓度预测模型见表4 5 1 。 表4 5 1g m ( 1 ，1 ) 模型的参数和预测模型 t a b l e4 5 1p a r a m e t e ra n dp r e d i c a t i o nm o d e lo f g m ( 1 1 ) 在建模过程中，由于对原始数据取舍的标准不同，建模数据序列会有很大差 别，反映在建模的参数a 和b 会有一定的变化，最终影响模型的精度水平。g m ( 1 ，1 ) 中的参数一a 称为发展系数，反映i ( o 和量( 1 的发展事态。一般当口( 一o o ，- 2 ) y 1 2 ，+ l 时，g m ( 1 ，1 ) 模型失去意义。当l a l a ，旺) ，则系统各 因子的关联度主要由p 一决定，f ，( 七) 都接近于1 ，虽然也可排出关联序，但由于 各关联度值很接近，使分析结果的可信度降低，在这种情况下，p 应取较小的值， 以削弱异常值的影响，避免出现，9 a ( 女) 的情况。同理，若系统因子无异常 值，p 应取较大的值，防止p 一 a ，( j 】 ) 。我们按常规，p 取0 5 ，计算出正己 烷和甲苯气体预测模型各时刻的关联系数，见表4 6 1 和表4 6 2 。由关联系数，根 据关联度计算方法，计算出正己烷预测模型的关联度为0 6 7 6 8 ，大于0 6 0 ，精度 达到四级，甲苯预测模型的关联度为0 6 2 9 4 ，大于0 6 0 ，精度达到四级。 4 6 3 后验差检验 根据后验差检验方法，计算出正己烷预测模型的后验差比值c = o 0 7 6 ，小于 0 3 5 ，精度达到一级，因为0 6 7 4 5 s i = 0 9 6 7 9 ，从表4 6 1 反映的i s 一手i 数据，可 见小误差概率p = p 0 o ) 一i i o 6 7 4 5 s ，) = 1 ，大于0 9 5 ，小误差概率为一级。 甲苯预测模型的后验差比值c = 0 1 2 4 ，小于0 3 5 ，精度达到一级，因为0 6 7 4 5 s 1 = o 1 1 1 3 ，所以小误差概率p = p 0 占( 七) 一百i 1 0 7 3 k ) 下，仪器响应函 数曲线之间的变化趋小。而以前用该黑体对1 7 0 r s 型遥感傅里叶变换光谱系统的 校正结果是，在低温( 6 0 0 k ) 下，仪器响应函数随温度的升高而降低。说明不同 的遥感傅里叶变换光谱系统，其仪器相应函数受温度的影响规律不同，故当我们 利用遥感傅里叶变换红外发射光谱测定红外源的光谱辐射绝对能量分布或气体组 分时，应依据温度条件，采用本方法进行校正。 ( 2 ) 本论文以w i n d o w s 操作系统和v i s u a l b a s i c 6 0 语言作为开发平台，研制 了遥感f t i r 系统的校正软件，该应用软件有效解决了仪器响应函数或辐射源绝对 能量分布的计算中存在的一些问题，如红外谱图数据量庞大、计算中单位易混淆， 手工进行易出错以及数据查询非常不便。该软件使用方便，计算速度快，准确性 高，整个系统的用户界面友好，能量分布曲线美观，是帮助红外光谱研究人员进 行辐射能量( 如辐射源光谱辐射通量密度、辐射源光谱辐射强度、辐射源光谱辐 射亮度及光谱辐射照度等) 计算和校正仪器的有力工具。 ( 3 ) 采用遥感f t i r 光谱系统对氯仿、丙酮等易挥发有机污染物的空间浓度 进行了遥感测定，用四种插值方法( 线性插值方法、最邻近插值方法、三次立方 插值方法以及v 4 插值方法) ，对这些有机污染物在二维空间的浓度分布进行重构， 获取了这些有机污染气体的空间浓度分布图和等值线图，有助于人们获知有害气 博士论文遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 体在空间的分布，并且从气体浓度等值线图看出二维空间的浓度峰，确定该浓度 峰所处的精确位置，及早采取防范措施，避开那些污染最严重的区域。结果表明， 线性插值方法的标准误差最大为18 3 5 ，最邻近插值方法的标准误差高达7 0 6 9 ，v 4 方法的标准误差最高值也达到4 5 7 1 ，而基于三角的三次插值方法的标准 误差( s e ) 要小于上述三种插值方法，c u b i c 法的重构结果与实测结果的标准 误差在5 3 1 之内。研究结果为大范围空间气态污染物的浓度分布研究提供了插 值方法的选择依据，由于该法不需要提供复杂的几何光路，多个昂贵的平面镜和 角镜，所以，无论对于室内还是户外的空气监测，都更具广泛性和实用性。 ( 4 ) 采用遥感傅里叶变换光谱系统，连续采集了两种有毒易挥发有机气体短 期的红外吸收光谱信号，建立了灰色g m ( 1 ，1 ) 预测模型，其中建立的正己烷和 甲苯的预测模型的平均相对误差精度达n - - 级，后验差比值精度达到一级，证实 该灰色g m ( 1 ，1 ) 预测模型具有足够高的精度，且用来预测未来短时段内大气中 正己烷和甲苯气体的浓度结果非常理想。然而并非依据灰色g m ( 1 ，1 ) 建模理论 建立的所有大气浓度时间预测模型均能达到要求，只有检验合格的模型才能用来 预测。通过以上研究证实，可以通过灰色g m ( 1 ，1 ) 预测模型对遥感傅里叶变换 红外光谱采集的实时数据进行未来短时段预测，只要该模型检验精度合格。 ( 5 ) 本论文提出神经网络集成方法，对谱带严重重叠的两组分、五组分和十 组分混合红外谱图成功地进行了定量解析。神经网络集成法对结构参数的敏感性 相对于单神经网络法大大降低，这个特点可使神经网络方法更易于使用，也节省 了神经网络应用中不可缺少的挑选参数的计算时间。 致谢 感谢国家自然科学基金委员会予以的资助。 本文是在我的导师王俊德教授的悉心指导下完成的，这几年来， 在我的学习和工作中，王老师始终以他渊博的知识、严谨的治学态度 和精益求精的工作作风，教育和影响了我，我学到了许多为学的经验， 相信这将使我终身受益。在此，谨向我尊敬的导师表示衷心的感谢。 感谢我的同事刘芳博士和李燕博士，她们在我论文期间热情地帮 助我，并带给我愉快的合作，使我能顺利地完成论文。 感谢王连军老师、陈作如老师、孙秀云老师在我学习期间，曾给 予我方方面面无私的指导、关心和帮助。 止l g l - ，本文的顺利完成与我的家人的理解和支持是分不开的，感 谢我的爱人和父母这些年来在生活和学业上对我的理解、关心和支持。 最后，对所有帮助和关心过我的人们表示最诚挚的谢意! 黄中华 2 0 0 3 ，6 博士论文遥感傅里叶变换红外光谱在有毒有机物分析中的应用 4 6 7 8 9 参考文献 g r a n tw b ，k a g a n n r h ，m c c l e n n ywa o p t i c a lr e m o t e m e a s u r e m e n to f t o x i c g a s e s j a i rw a s t em a n a g e a s s o c 1 9 9 2 ，4 2 ( 1 ) ：18 - 3 0 h u a n gz h o n g h u a ( 黄中华) ，w a n gj u n d e ( 王俊德) r e m o t es e n s i n g d e t e c t i o no f a t m o s p h e r i cp o l l u t a n t sb yf o u r i e rt r a n s f o r m i n f r a r e ds p e c t r o m e t r y ( 傅里叶变 换红外光谱在大气遥感监测中的应用) s p e c t r o s c o p ya n ds p e c t r a la n a l y s i s ( 光谱学与光谱分析) ，2 0 0 2 ，2 2 ( 2 ) ：2 3 5 2 3 8 k a g a r mrh ，s i m p s o noa c o m p a r i s o no fo p e np a t hf t i rd a t aw i t hp o i n t s a m p l e r si nt h ee p ar e g i o nv i if t i ri n t e r c o m p a r i s o ns t u d y p r o c ，a n n u m e e t - a i rw a s t e m a n a g e a s s o c ，1 9 9 2 ，8 5 “，p a p e rn o 9 2 7 3 0 9 ，1 6p p y o s tm g ，x i a ohk ，s p e a rrc ，l e v i n esp c o m p a r a t i v et e s t i n go f a nf t i r r e m o t e o p t i c a ls e n s o r w i t ha r e as a m p l e r si nac o n t r o l l e dv e n t i l a t i o nc h a m b e r a m i n d h y g a s s o c j ，1 9 9 2 ，5 3 ：6 1 1 - 6 1 6 c a r t e rrej ，t h o m a smj ，m a r o t zga ，l a n edd ，h u d s o njl c o m p o u n d d e t e c t i o na n dc o n c e n t r a t i o ne s t i m a t i o n b yo p e n p a t h f o u r i e rt r a n s f o r m i n f r a r e ds p e c t r o m e t r ya n dc a n i s t e r su n d e rc o n t r o l l e df i e l dc o n d i t i o n s e n v i r o n s c i t e c h n 0 1 ，1 9 9 2 ，2 6 ：2 1 7 5 - 2 1 8 1 m i r m i c htr r e m o t es e n s i n go fa i rt o x i c sf o rp r e - r e m e d i a lh a z a r d o u sw a s t e s i t ei n v e s t i g a t i o n s a & w m aa n n u a lm e e t i n g ，a n a h e i m