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文档简介
3.1 DOAS测量原理从稳定光源发出的光Io(,L),通过气室后,由透镜收集光会聚进入光谱仪。由于沿光程的气体分子的吸收、分子散射,导致了接收光强减弱。在光通过距离L的光程后,接收光I(,L)可以由Lambert-Beer定律来表示: (3.1)对于每一种气体,是在波长,压力p和温度为T时的吸收截面。是沿光程在距离处的密度。和分别表示瑞利散射、Mie散射的消光系数。N()是光强I(,L)上的光子噪声。在图3.1a中,I(,L)为通过大气的后光谱(为了简化说明,假设其中只含有甲醛的吸收)。 在大多数的DOAS系统中,回来的光被聚焦到光谱仪的入射狭缝上,经光谱仪分光,光谱由探测器记录。由于光谱仪有限的分辨率,光谱I(,L)的形状发生了变化,这个过程的数学描述是大气光谱I(,L)与光谱仪的仪器函数H进行卷积,图3.1b表示与典型的仪器函数H卷积后,投影在探测器上的光谱I*(,L)。在探测器记录光谱的过程中,光谱范围被映射为n个离散的像元(PDA或CCD探测器),用i来表记,每个像元表示从(i)到(i+1)的间隔积分。这个间隔可以根据波长像元映射I计算得到。对于线性色散(), 像元的光谱宽度为常数()。像元i上的光强表示为(忽略任何的仪器因子,如不同像元的响应不一样), (3.2)一般而言,波长像元映射I可以用多项式来表示: (3.3)矢量()确定了像元i-波长(i)的映射。参数的改变的物理意义为光谱的平移,的变化表示了光谱的线性拉抻和压缩,k阶参数描述了光谱的非线性变形。参数矢量()物变化可以是光谱测量条件引起的,因为光栅光谱仪随着每k温度的变化移动1/10个像元。因而,在光谱分析中必须对这些影响进行修正。图3.1c表示了记录并存储在计算机中的离散谱。DOAS技术最初是设计用来测量大气的吸收光谱Platt 1994,与实验室中的测量相比,大气测量不可能掌握观测气体的绝对吸收,因为不能够移去大气来获得光强信息。DOAS技术的基本原理是通过将吸收截面分为两部分来解决这个问题的: (3.4)对于痕量气体j,代表了宽状结构光谱,代表差分吸收截面,其反映了窄带光谱结构。在光谱分析中只考虑可以去除来自瑞利和Mie散射的干扰。图3.2示意了O3吸收截面的分离。取对数, 表示为: (3.5)对于每种痕量气体j, 是差分吸收截面,其对应于气体的差分吸收截面与仪器函数H的卷积,B(i) 为宽带吸收结构,为瑞利和Mie散射的和,代表了探测器、光谱仪的响应, ln(N()表示了探测器的噪声和光子噪声的总和,比例因子 则是沿光程平均数密度的积。图3.1. 典型DOAS的组成部分。平行光束穿过观测的大气团,被大气分子所吸收。(a) 举例说明,观测到含有甲醛的大气光谱 (b) 与光谱仪仪器函数卷积后的光谱(c) 投影在PDA表面上,按PDA像元离散后的光谱,这个光谱被存储在计算机中,待进一步的数值处理。式3.5表示了几种痕量气体分子重叠吸收的和。实际上,可测量分析的吸收气体数量是由它们的吸收结构强度来决定,必须高于DOAS技术的探测低限。一般,一条光谱能够分析出210种气体成分Platt 1994。因此,同时得到这些气体的浓度。为了从重叠的光谱结构中反演出不同的成分浓度,要对重叠结构进行数字分离。这个反演过程的任务是:1 反演参数,考虑中痕量气体的吸收和仪器系统的影响。2 计算参数的误差,及测量浓度的误差。在不考虑仪器本身的影响时,以上两项任务可通过最小二乘拟合来实现Stutz and Platt 1996。图3.2 DOAS分离吸收截面的基本原理。以O3的吸收截面(上)为例说明。在数据反演过程应用数值滤波器将吸收截面分为“慢变化”部分(宽带吸收,第二个图),“快变化”部分(窄带吸收,第三个图)和高频部分(最低下的图)。3.2数学描述分析过程基于描述DOAS测量谱线物理行为的数据模型(3.5式),离散光谱的对数用函数来表示有, (3.6)这里,痕量气体的吸收结构是实验测量的,作为输入参数。多项式描述宽带光谱结构,主要是由灯的光谱特征,大气瑞利、Mie散射,光谱灵敏度以及痕量气体的宽带吸收组成,如下所示: (3.7)这里,参数代表了光谱区域的中心像元,相对于的多项式最大化了非线性的影响。通过F和J的线性拟合,可以解出比例因子和多项式系数。最后用比例因子来计算相应痕量气体的平均浓度: (3.8)表示气体j的差分吸收截面,L是吸收光程长度。在分析过程中,注意将参考光谱(波长-像元映射)与测量光谱J(i)(波长-像元映射)的波长对齐。根据测量谱线的波长-像元映射和参考光谱计算参考光谱,这个过程可以看作是参考光谱在波长上进行“平移或拉伸”。因为(在式3.3中等效于)是一个严格单调函数,其反函数也可以由一个多项式描述: (3.9)这里,表示了从反函数中得到的非整数像元数值。因此,能够从连续函数中计算出,连续谱线可以从谱线的中通过三次样条插值得到。因此,由插值近似得到,根据得出,由和算出: (3.10)这个计算过程可以用一个公式来实现,i和x 通过含参数的多项式联系起来, (3.11)在实际的分析过程中,将式3.11进行等价变换,使得谱线对齐参数,在测量谱线波长-像元映射J和参考谱线相同的时候等于“0”, (3.12)光谱现在与测量光谱具有相同的波长-像元映射。在参数和不变的条件下,参数通过模型F和光谱J的非线性拟合得到。如果,光谱平移个象元,如果,光谱按照进行线性拉伸或压缩,高阶代表了高阶的拉伸变化。为了对光谱进行最好的物理描述,对每个参考光谱设定合适的拉伸参数,如果各个参考光谱是一起校准的,则可对所有的参考光谱用一套参数。分析过程采用了两个算法:线性Levenberg-Marquardt算法确定参数;一个标准的最小二乘拟合算法计算和。两种算法在F和J间最小化: (3.13)计算过程,首先用初始值进行线性拟合计算,它的拟合结果和作为接下来的非线性Leverbert-Marquardt拟合的输入,这个非线性迭代过程只进行的一步,其结果参数被用作下一次线性拟合的输入,进而结果又被非线性拟合调用。反演过程交替地调用两种拟合的结果作为下一次拟合的输入。这个过程重复,直到非线性拟合的某个条件得到满足。通常,当的相对变化值小于一个设定的值(如106),拟合计算停止。如果迭代的重复次数超过所设定的,或非线性拟合不稳定,也将中止拟合过程。关于本节更详细的论述参照Gomer et al. 1993和Stutz and Platt 1996。3.3 误差估计只有在以下假设成立的条件下,线性最小二乘拟合才能给出最佳的结果和误差分析: 1. 各个离散像元光强的误差变化是无限的Albritton et al., 1976。2. 在大多数的光谱分析过程中,假设各个像元的光强误差彼此独立 Albritton et al., 1976; Bevington, 1969 。3. 像元光强的系统误差为零Albritton et al., 1976。探测器PDA面上的光强J(j)误差主要由光子噪声所决定,光强变化为泊松分布。当采用人工光源,光强足够时,泊松分布近似为高斯分布,因此,光强误差由高斯分布的标准方差来表示。这满足了条件1),但依然不满足2)3),因为在光谱分析中,通常对光谱作平滑来减小噪声,PDA的各个象元与相临的像元彼此就有了百分之几的关连性 Stutz, 1996 。 另外,PDA(光二极管阵列)或CCD(电荷耦合器件)制造过程中产生的次点引起像元光强的系统误差。这些误差称为“PDA或CCD结构”,可以进行修正Stutz and Platt, 1996, 但是当测量条件随时间变化时,尤其是长时间测量又没有特别记录仪器的参数变化,就很难对测量的所有数据进行修正。为了计算光谱拟合过程的系统误差,Stutz1996引入了对“纯”统计拟合误差进行修正的方法,修正因子由光谱分辨率、观察到的吸收光谱结构、非线性过程中的平移、拉伸程度等决定。对于大多数的光谱反演过程,修正因子为3倍统计误差。详细讨论见 Stutz and Platt, 1996。光谱剩余结构的影响:DOAS光谱分析中常见的一个问题是剩余光谱R(j) = J(j) F(j)中的结构,而非噪声本身。这些剩余结构是由未知吸收气体的吸收、或者系统本身引起的。如果是稳定的剩余结构,那么引起的系统误差,不再遵循统计方法的描述。因此,需要引进一种切实的描述方法。在一个纯噪声光谱中,任何结构的宽度仅为一个像元,这表明各个像元间是独立的。在剩余谱中,相临像元的光强呈现出随机的同时变化趋势,因此,必须考虑这些相临像元间不再独立。为了描述这种现象,我们平滑一条纯噪声光谱。在平滑过程中,每个像元的光强被与它相临像元光强的平均值代替,所以各个像元的误差不再彼此独立。平滑后的光谱看起来与分析大气光谱得到的剩余光谱十分相似。这个发现进一步证明了以上所述的单个像元误差并非彼此无关Stutz and Platt, 1996。 由于未知气体吸收导致的剩余结构,常常称为X吸收物,一般有着明显的日或者季节变化特点,从而从其它的系统误差中区别出来Hnninger, 2001。剩余光谱也影响系统的探测极限。假定当吸收气体引起的吸收结构相当或大于剩余结构时,DOAS能够测量出其浓度。下面的表达式常被用到: (3.14)表示剩余结构(千分之几)max: J-F拟合范围的最大值;min: J-F拟合范围的最小值。最小可探测极限可根据(3.14)式来确定,相应于剩余结构的光学密度可近似用下式表示: (3.15)另外,根据所测气体的差分吸收截面得到的差分光学密度为 (3.16)比较(3.15)和(3.16),考虑在光谱拟合范围内吸收峰的个数N,最小可探测的浓度为 (3.17)图3.3给出了DOAS系统典型的探测低限(右侧)。一般,通过算法Stutz and Platt 1996得到的探测限较低,与通过(3.17)式计算的值相差25倍,取决于气体的吸收结构。除了Stutz所用的算法, Hausmaan 1999采用Monte-Car
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