牟福生
- 作品数：33 被引量：104H指数：6
- 供职机构：淮北师范大学物理与电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程理学机械工程天文地球更多>>
- 基于MAX-DOAS的对流层NO_2和气溶胶光学厚度遥测反演被引量：2
- 2015年
- 随着全球工业化速度加快和人口的增多,大气环境问题日益突出,NO_2和气溶胶在大气化学中扮演着重要的角色。地基多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)基于被动DOAS原理,近年来已成功应用于大气痕量气体柱浓度和气溶胶光学厚度(AOD)测量方面。基于被动DOAS算法对合肥秸秆燃烧期间NO_2柱浓度以及气溶胶光学厚度进行了观测,并把对流层柱浓度和臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)结果进行对比;测量的气溶胶光学厚度和太阳光度计(CE318)进行了对比。结果表明,MAX-DOAS测量结果要高于卫星值,11月6日MAX-DOAS测量NO_2柱浓度日均值为OMI的1.9倍;二者在无云条件下一致性较好;MAX-DOAS反演AOD和太阳光度计结果相关性在0.9以上。
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- 关键词：气溶胶光学厚度太阳光度计
- 基于MAX-DOAS淮北地区疫情前后HCHO观测研究被引量：1
- 2021年
- 构建了具有操作简单、大范围以及高灵敏度等特点的地基多轴差分吸收系统(MAX-DOAS),对淮北地区2019年10月至2020年5月进行连续观测,得到HCHO的时间序列。为了减少其他气体的干扰,采用不同波段反演HCHO差分斜柱浓度,对比发现,选用324~342 nm波段时,反演误差波动最小,能够精确获取甲醛气体浓度。由HCHO月均值序列结果可知,疫情中期与疫情前后相比,浓度分别降低了35%和23%。日变化以及周变化结果表明淮北地区HCHO浓度具有早晚高、中午低的日变化特征,且没有明显的周末效应。结合Hysplit风场后向轨迹模型对高值天气的风场进行研究,发现在2020年1月12~14日与18~21日期间,淮北地区在西北风场的影响下,会受到来自砀山等地的污染输送影响,引起HCHO浓度的升高。MAX-DOAS测量HCHO柱浓度结果与OMI卫星数据进行对比发现两种测量方式具有良好的一致性(R2=0.87)。
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- 关键词：HCHO
- MAX-DOAS仪器观测大气Ring效应及对气溶胶参数的敏感性研究被引量：2
- 2016年
- Ring效应是指大气中O_2和N_2分子对太阳光的转动拉曼散射致使太阳夫琅禾费结构变浅(被填充)的现象。大气气溶胶能够改变光子在大气中的光程和大气散射性质,进而影响到光子发生转动拉曼散射的几率(RSP),最终影响填充效应。通过观测RSP在不同气溶胶状态下的变化,可以反演得到气溶胶参量信息。采用地基多轴差分吸收光谱(multi-axis differential optical absorption spectroscopy,MAX-DOAS)方法在晴朗无云天气下对Ring效应进行了观测,并把测量值和模型值进行了对比,两者一致性较好;选取大气辐射传输模型McArtim研究了在不同大气条件下Ring效应对气溶胶参数等的灵敏度,结果表明在大多数测量情况下,气溶胶光学厚度和边界层高度对RSP影响较大,在90°仰角时,AOD从0.1增加到1,RSP减少了24.6%,边界层高度从1km增加到3km,RSP增加了4.4%。研究表明,Ring效应对气溶胶光学厚度和边界层高度较为敏感,这为反演气溶胶的垂直分布提供了一种新方法。
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- 基于主成分分析的RBF神经网络预测SO_(2)浓度被引量：2
- 2022年
- 利用基于主成分分析(PCA)算法的径向基(RBF)神经网络对大气中SO_(2)浓度进行滚动预测。以北京大兴地区2019年9月1日至2020年10月31日的气象数据和空气质量参数为基础,结合逐步回归法筛选出与SO_(2)线性相关的参数作为输入样本,构建PCA-RBF预测模型。利用该模型预测北京大兴地区某天的SO_(2)浓度,将预测值保留并作为下一天预测模型的输入参数。以此将预测值不断地向前延伸并进行分析和预测,从而实现SO_(2)浓度的滚动预测。对比RBF网络和PCA-RBF网络两种模型的预测结果,其中PCA-RBF模型期望值和预测值的误差及相关系数分别为0.03μg·m^(-3)和0.9989。表明PCA-RBF网络模型能精准预测SO_(2)浓度变化趋势,为进一步解决大气污染问题提供技术支持。
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- 关键词：主成分分析
- 基于多轴差分吸收光谱技术的最优估算法反演气溶胶消光廓线研究被引量：4
- 2018年
- 研究了多轴差分吸收光谱技术的气溶胶消光系数垂直廓线反演方法,基于非线性最优估算法,通过地基多轴差分吸收光谱仪观测的O4气体差分斜柱浓度,结合大气辐射传输模型,反演气溶胶消光廓线和光学厚度.2017年7月和8月在淮北地区开展了外场观测实验,低仰角(小于15°)的O4差分斜柱浓度模拟结果和测量结果相关性高于0.9,较好反演了对流层的气溶胶状态.研究表明淮北地区夏季气溶胶含量整体较低,出现的两天高值天气(7月24日和8月12日)的光学厚度日均值为0.65和0.59,分别为季节均值的1.6倍和1.4倍.通过气溶胶消光廓线时序图可知,两天的气溶胶高值都位于0.5km以下,污染主要为本地积累产生.
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- 关键词：大气光学气溶胶
- 利用太阳光度计进行北京地区气溶胶光学性质研究被引量：3
- 2018年
- 利用2011~2014年北京太阳光度计数据对北京地区的气溶胶光学特性进行了研究。北京地区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)全年较高,四年440 nm波长的AOD年均值分别是0.67±0.70,0.69±0.71,0.73±0.66,0.75±0.66。AOD月均值表现出一定的季节变化,最大值和最小值一般出现在春季和秋季。通过气溶胶类型分类可知,除了春季受沙尘大颗粒气溶胶影响外,北京地区高气溶胶主要由城市细粒子气溶胶引起,且四季小粒子增长现象明显,其中夏秋季主要为吸湿性增长,其他季节主要为静稳天气下的增长。对比沙尘和霾天气下气溶胶性质,结果表明:霾天气下AOD一般高于沙尘天气,Hysplit风场后向轨迹模型结果表明,沙尘天气下气团为穿过蒙古草原和沙漠的西北风场。在灰霾天气下风场风速较小且主要以东南和西南风场为主,高气溶胶状态为本地积累和外来输送共同作用产生。
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- 关键词：气溶胶光学特性太阳光度计
- 基于粒子群算法的BP神经网络在大气NO_(2)浓度预测中的应用研究被引量：5
- 2022年
- NO_(2)是主要的大气污染气体之一,在大气光化学过程中起着重要作用。研究NO_(2)浓度的时空演变,预测其浓度变化趋势,对政府出台改善环境措施具有重要意义。提出利用粒子群算法(PSO)的反向传播(BP)神经网络对大气NO_(2)浓度进行预测。以合肥地区2017年1月1日至2019年12月31日的大气污染数据和气象数据为基础,结合逐步回归方法筛选出与NO_(2)浓度相关性较大的影响因子作为输入样本。构建PSO-BP神经网络预测模型,利用PSO找出BP神经网络最优的初始权值和阈值。对比BP神经网络、遗传算法改进的BP神经网络和PSO改进的BP神经网络三种模型的预测结果,发现PSO-BP模型能够较为准确地预测出NO_(2)浓度的动态变化规律,并且预测精度高、模式简单,有望广泛应用于大气污染物浓度预测等方面的研究。
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- 关键词：粒子群算法反向传播神经网络
- 开放实验设计:利用地基DOAS技术测量大气中NO_(2)浓度被引量：2
- 2021年
- 光电类开放实验是学生在熟悉一定专业知识基础上,利用光电检测技术及系统对光学量和非光物理量进行测量的实验.设计“利用地基DOAS技术测量大气中NO_(2)浓度”开放实验,目的是使学生掌握和了解差分吸收光谱技术的基本原理和操作,通过光谱仪性能测试增加学生对光电器件的了解,最终学会太阳散射光谱的测量和分析.该实验可以增加学生的知识储备,培养学生的实践和独立解决问题能力.
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- 关键词：差分吸收光谱技术
- MAX-DOAS仪器观测O4吸收对气溶胶参量的敏感性研究被引量：2
- 2020年
- 研究了基于地基差分吸收光谱技术观测的O4吸收反演气溶胶光学参量的敏感性.利用大气辐射传输模型McArtim分析了不同波长、不同气溶胶光学参量(光学厚度、边界层高度、单次散射反照率、非对称因子)对O4吸收(大气质量因子)的影响.结果表明,大气质量因子对中心波长变化不敏感,气溶胶光学厚度和边界层高度对O4吸收具有重要影响,气溶胶光学厚度从0.1增加到1时,3°仰角测量的大气质量因子减少了28%,边界层高度从0.1 km增加到1 km,3°仰角测量的大气质量因子增加了9.2%.平纬圈观测模式下O4吸收对单次散射反照率和非对称因子具有较好的灵敏度,提供了一种基于地基MAX-DOAS观测O4吸收反演气溶胶光学参量的新方法.
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- 关键词：大气探测敏感性
- 基于MAX-DOAS观测的淮北冬季NO2变化特征被引量：2
- 2020年
- 基于2018年12月8日~12月31日淮北地区多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)获得的太阳散射光谱观测数据,反演了该地区NO2对流层柱浓度,并分析了冬季不同天气下NO2浓度日变化特征。观测结果表明NO2浓度高值出现在12月18日~12月27日期间,日均值最大值6.83×1016 molecules/cm2出现在12月27日,约为日均值最低值的2.9倍。结合风场轨迹模型研究了不同大气条件下的风场,发现在NO2浓度较低时段主要为偏北风场,NO2浓度高值时段偏南风场增加,表明城区产生的污染向观测区域进行了输送。将MAX-DOAS结果与OMI卫星结果进行了对比,发现两者具有较好的一致性(R2=0.88)。
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