不同温度压力对浓度反演精度的定量分析VIP专享VIP免费

不同温度压力对浓度反演精度的定量分析*
王钰1)2)刘建1)2)2)刘文1)2)
宋庆3)2)徐寒2)
1)(中国科学技术大学环境科学与光电技术学院,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,合肥 230031)
3)(黑龙江龙凤山大气成分本底国家野外科学观测研究站,哈尔滨 150209)
(20201010日收到;20201123日收到修改稿)
自研傅里叶变换红外光谱仪在龙凤山大气本底站测CO2,CH4等温室气体.自研仪器的测量结果与符
合世界气象组织标准的本底站仪器的测量结果进行对比,结果表明:自研仪器与本底站仪器测量CO2浓度
值相关系数0.9576,均方根误差18.6015.自研仪器使用标准温度、压力下的校准光谱反演浓度,但测量
气体的温度随着气温变化,导致自研仪器反演浓度有误差.基于以上分析,提取高分辨率透射分子吸收数据
库参数计算吸收截面并结合仪器线形计算不同温度、压力下的校准光谱,根据不同温度、压力下的校准光谱
来校准反演浓度.校准后,自研与本底站仪器测量CO2浓度值相关系数0.9637,均方根误差6.7800.
研与本底站仪器测量CO2浓度值相关系数提高,绝对误差减小,说明校准算法提高了测量结果的精确度.
关键词:傅里叶变换红外光谱技术,温室气体,温度,压力
PACS32.30.Bv,02.70.Hm,07.57.Ty,42.30.Kq  DOI: 10.7498/aps.70.20201672
1引 言
温室气体的观测数据是研究气候变化的重
要数据基础,观测技术的发展使得温室气体数据
精度不断提高.1995,Keeling[1]使用非色散
红外(non-dispersiveinfrared,NDIR)对温室气
CO2进行长期观测.NDIR和气相色谱(gas
chromatography,GC)具有精度高、稳定性好等优
,成为测量温室气体的主要方[2].随着技术的
不断发展,光谱学仪器自动化程度和测量精度不断
提高.光腔衰荡光(cavityring-downspectros-
copy,CRDS)法、傅里叶变换红外光谱(Fourier
transforminfraredspectroscopy,FTIR)仪器也逐
渐应用于大气监测领域,能够实现长期无人观[3].
CRDSFTIR最初应用于抽取式仪器,定点测量
CRDSFTIR抽取式仪器能够提供高精度、
多种类气体数据,但定点测量方式CRDS
FTIR仪器无法提供区域大气变化数[4].CRDS
FTIR仪器在机载、星载观测方式下能获取区
域大气变化数据和进行高层大气研[5,6].仪器在
机载、星载观测过程需要校准,通常校准的两种
方式是标准气体校准和利用计算校准光谱校[7].
Griffith[8]1996FTIR,Esler
[9]2000年研究了1cm–1FTIR仪上对温室气
体观测并利用校准光谱校准,能达到世界气象组
(worldmeteorologicalorganization,WMO)
测量标准. Hammer[10]Griffith[11]对 流
速、温度、压力等环境因素进行控制,评估了温度、
*国家自然科学基(批准号:41941011)、中国科学院前沿科学重点研究项(批准号:QYZDY-SSW-DQC016)、国家重点研发计
(批准号:2016YFC0201002,2016YFC0803001-08)、安徽省重点研究和发展计(批准号:1804d08020300)资助的课题.
†通信作者.E-mail:xuliang@aiofm.ac.cn
©2021中国物理学会ChinesePhysicalSociety http://wulixb.iphy.ac.cn
ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201
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压力、流量等测量因素的交叉敏感性对仪器测量精
度的影响,他们的研究有效地提高了实验室仪器反
演的精度,减小了使用校准光谱方法因环境变量带
来的误差.但在实验中,仪器无法在控制环境变量
的状态下测量属于常态,本文基于高分辨率透
射分子吸收数据(high-resolutiontransmission
molecularabsorptiondatabase,HITRAN)计算吸
收截面并结合仪器线形产生不同温度、压力的校
准光谱,反演浓度过程使用不同温度、压力的校准
光谱.
2原理与实验
2.1 定量分析物理基础
1所示,红外光源发出的光经过物镜反
射成平行光进入分束(半透射半反射),分别经过
动镜、定镜,再次汇聚在分束片上形成干涉光,
涉光经过样品后到达探测器.源发出的(IO(v))
与经过样品吸收后的(I(v))进行对比,由朗伯-
比尔定律得透过T(v)、吸光A(v)[12]分别为:
T(v) = I(v)
IO(v)×100%,(1a)
A(v) = lg 1
T(v),(1b)
A=kcl. (1c)
气体为均匀非色散吸光物质(1c)式成立的
前提.A (1)为气体定量分析光谱区域的吸
光度,k (1/molecule×cm–2)为样品的吸收系数,
c (mol/mol)为气体的浓度,l (m)为光程长度.
用校准光谱进行浓度反演的过程为:HITRAN
光谱参数逐线积分计算得到标准温度、压力下的校
准光谱,实际测量的吸光度谱最小二乘拟合校准光
谱得到气体浓[13,14].
2.2 实验条件
FTIR仪器在龙凤山大气本底站的观测
现场,2所示.其中2(a)为仪器主机在线测
量状态,2(b)为仪器外界进气口.
外界空气从低层进气口经过前期气体处理装
(除湿、过滤),1.5L/min流速进入怀特池.
FTIR仪器的分辨率1cm–1[15].光谱采集波
400—4000cm–1,64次累加测量光谱平均得
测量光[16].
2.3 实验算法
HITRAN参数可以预测和模拟大气中光的传
输和发[17].假设能i和能j之间跃迁,
中光谱线跃迁的波vij (cm–1)
E=EiEj=vij .(2)
HITRAN数据库提供标准温度下,单位体积的
线Sij (cm–1/(molecule×cm–2)).
温度不为标准温度时,光谱线强度需要修正,
TSij (T)
Sij (T) = Sij (Tref)Q(Tref)
Q(T)
exp(c2E′′/T)
exp(c2E′′/Tref)
×[1 exp(c2vij /T)]
[1 exp(c2vij /Tref)] ,(3)
Fixed mirror
Movable mirror
Detector
()
o()
Source
Beamsplitter
1干涉仪
Fig.1.Interferometer.
80 m 高层进气口
(a) (b)
50 m 高层进气口
30 m 高层进气口
2(a)仪器主机在线测量状态;(b)仪器外界进气口
Fig.2.(a)Onlinemeasurementstatusofinstrumenthost;(b)externalairinletoftheinstrument.
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E′′
其中,Tref=296K, 为跃迁能级的低能态能量,
配分函数来自TIPS-2011数据库,Q(T )为配分
函数之和:
Q(T) =
k
gkexp c2Ek
T.(4)
考虑分子的不规则运动和分子之间碰撞造成的影
,分子的不规则运动造成的多普勒展宽的高斯线
[18]
fG(v;vij , T ) = ln 2
πα2
D
exp (vvij )2ln 2
α2
D,(5)
αD(T) = vij
c2NAkbTln2
M,(6)
aD(T)高斯线型的半高宽,M为物质的量,
NA为阿伏伽德罗常数,kb为玻尔兹曼常数.
兹线型不仅与温度有关,也与压力有关:
fL(v;vij , T, p) = 1
π
γ(p, T )
γ(p, T )2+ [v(vij +δ(pref)p]2,
(7)
γ(p, T ) = Tref
Tnair
(rair(pref,Tref)(ppself)
+γself(pref, Tref)pself,(8)
g(p,T)为洛伦兹线型的半高宽.Tref,Pref
296K1atm.ppself分别为总气体压力和单
独气体的分压,nself为空气自展宽系数,dair为线宽
偏移.Voigt线型为高斯线型和洛伦兹线型的卷积:
f(v;vij , T, p) = fG(v;vij , T )fL(v;vij , T, p),(9)
光谱线强度Voigt线型展宽并在对应波数叠加
得吸收系数:
kij (v, T, p) = Sij (T)f(v;vij , T, p).(10)
无量纲的光学厚度为吸收系数乘以吸收分子的列
数密(浓度):
τij (v, T, p) = ukij (v, T, p).(11)
仪器线(instrumentlineshape,ILS)矩型函数,
傅里叶变换后sinc函数:
B(x) = 2
γsin 2π
γx2π
γx,(12)
g为仪器的分辨率.光学厚度卷ILS得到仿
真吸光度谱[19,20]
Aij =τij B(x).(13)
上介了吸度谱算法过程,CO22290
2380cm1为例,光谱线强(红色)、吸收系(
)、吸光(橘黄色)3所示.
2.4 温度、压力校正算法
CO2不同温(297—306K)下的吸收
光谱296K吸收光谱在拟合区域的残差.
谱进行二次拟合,进行温度、压力的校正.4(a)
296—306KCO22290—2380cm1
收光谱,297—305K吸收光谱296K吸收光谱
2290—2380cm1的残差在4(b),残差与吸
收光谱之间相差两个数量级,有非常丰富的信息.
3实验系统及测量结果
3.1 仪器状态验证
20190723,选取测量的光谱数据进
行分析,计算光谱一致性.
ST D Sn
Sn1
[2100 2200cm1],(14)
STD为标准偏(standarddeviation),Sn–1,Sn
2300 2320 2340 2360 2380
0
1
2
3

–intensity/
10-19
[cm
1
S(moleculeScm
2
)]
-1
(a)
2300 2320 2340 2360 2380
0
0.5
1.0
1.5
Absorption coefficient

/
10-18
(moleculeScm
2
)
-1
(b)
=296 K, =1 atm
2300 2320 2340 2360 2380
0
0.4
0.8
1.2
Absorption spectrum

/10-3
(c)
Wavenumber/cm
-1
Wavenumber/cm
-1
Wavenumber/cm
-1
CO2–400 ppm
3  (a) CO22290 —2380cm1的光谱线强Sij;
(b)CO22290—2380cm1的吸收系kij;(c)CO2仿
吸光度Aij
Fig.3.(a)thespectrallineintensitySijat2290–2380cm–1
ofCO2; (b)absorption coefficientkijat2290–2380cm–1 of
CO2;(c)simulatedabsorbancespectrumAijofCO2.
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073201-3
不同温度压力对浓度反演精度的定量分析王钰豪1)2)刘建国1)2)徐亮2)†刘文清1)2)宋庆利3)金岭2)徐寒杨2)1)(中国科学技术大学环境科学与光电技术学院,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,合肥230031)3)(黑龙江龙凤山大气成分本底国家野外科学观测研究站,哈尔滨150209)(2020年10月10日收到;2020年11月23日收到修改稿)自研傅里叶变换红外光谱仪在龙凤山大气本底站测量CO2,CH4等温室气体.自研仪器的测量结果与符合世界气象组织标准的本底站仪器的测量结果进行对比,结果表明:自研仪器与本底站仪器测量的CO2浓度值相关系数为0.9576,均方根误差为18.6015.自研仪器使用标准温度、压力下的校准光谱反演浓度,但测量气体的温度随着气温变化,导致自研仪器反演浓度有误差.基于以上分析,提取高分辨率透射分子吸收数据库参数计算吸收截面并结合仪器线形计算不同温度、压力下的校准光谱,根据不同温度、压力下的校准光谱来校准反演浓度.校准后,自研与本底站仪器测量的CO2浓度值相关系数为0.9637,均方根误差为6.7800.自研与本底站仪器测量的CO2浓度值相关系数提高,绝对误差减小,说明校准算法提高了测量结果的精确度.关键词:傅里叶变换红外光谱技术,温室气体,温度,压力PACS:32.30.Bv,02.70.Hm,07.57.Ty,42.30.KqDOI:10.7498/aps.70.202016721引言温室气体的观测数据是研究气候变化的重要数据基础,观测技术的发展使得温室气体数据精度不断提高.1995年,Keeling等[1]使用非色散红外法(non-dispersiveinfrared,NDIR)对温室气体CO2进行长期观测.NDIR和气相色谱法(gaschromatography,GC)具有精度高、稳定性好等优点,成为测量温室气体的主要方法[2].随着技术的不断发展,光谱学仪器自动化程度和测量精度不断提高.光腔衰荡光谱(cavityring-downspectros-copy,CRDS)法、傅里叶变换红外光谱法(Fouriertransforminfraredspectroscopy,FTIR)仪器也逐渐应用于大气监测领域,能够实现长期无人观测[3].CRDS和FTIR最初应用于抽取式仪器,定点测量的CRDS和FTIR抽取式仪器能够提供高精度、多种类气体数据,但定点测量方式下CRDS和FTIR仪器无法提供区域大气变化数据[4].CRDS和FTIR仪器在机载、星载观测方式下能获取区域大气变化数据和进行高层大气研究[5,6].仪器在机载、星载观测过程需要校准,通常校准的两种方式是标准气体校准和利用计算校准光谱校准[7].Griffith[8]在1996年将校准光谱应用于FTIR,Esler等[9]2000年研究了在1cm–1FTIR仪上对温室气体观测并利用校准光谱校准,能达到世界气象组织(worldmeteorologicalorganization,WMO)的测量标准.Hammer等[10]和Griffith等[11]对流速、温度、压力等环境因素进行控制,评估了温度、国家自然科学基金(批准号:41941011)、中国科学院前沿科学重点研究项目(批准号:QYZDY-SSW-DQC016)、国家重点研发计划(批准号:2016YFC0201002,2016YFC0803001-08)、安徽省重点研究和发展计划(批准号:1804d08020300)资助的课题.†通信作者.E-mail:xuliang@aiofm.ac.cn©2021中国物理学会ChinesePhysicalSocietyhttp://wulixb.iphy.ac.cn物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-1压力、流量等测量因素的交叉敏感性对仪器测量精度的影响,他们的研究有效地提高了实验室仪器反演的精度,减小了使用校准光谱方法因环境变量带来的误差.但在实验中,仪器无法在控制环境变量的状态下测量属于常态,本文基于高分辨率透射分子吸收数据库(high-resolutiontransmissionmolecularabsorptiondatabase,HITRAN)计算吸收截面并结合仪器线形产生不同温度、压力的校准光谱,反演浓度过程使用不同温度、压力的校准光谱.2原理与实验2.1定量分析物理基础如图1所示,红外光源发出的光经过拋物镜反射成平行光进入分束片(半透射半反射),分别经过动镜、定镜,再次汇聚在分束片上形成干涉光,干涉光经过样品后到达探测器.光源发出的光(IO(v))与经过样品吸收后的光(I(v))进行对比,由朗伯-比尔定律得透过率T(v)、吸光度A(v)[12]分别为:T(v)=I(v)IO(v)×100%,(1a)A(v)=lg1T(v),(1b)A=kcl.(1c)气体为均匀非色散吸光物质是(1c)式成立的前提.A(单位1)为气体定量分析光谱区域的吸光度,k(1/molecule×cm–2)为样品的吸收系数,c(mol/mol)为气体的浓度,l(m)为光程长度.利用校准光谱进行浓度反演的过程为:HITRAN中光谱参数逐线积分计算得到标准温度、压力下的校准光谱,实际测量的吸光度谱最小二乘拟合校准光谱得到气体浓度[13,14].2.2实验条件自研FTIR仪器在龙凤山大气本底站的观测现场,如图2所示.其中图2(a)为仪器主机在线测量状态,图2(b)为仪器外界进气口.外界空气从低层进气口经过前期气体处理装置(除湿、过滤)后,以1.5L/min流速进入怀特池.自研FTIR仪器的分辨率为1cm–1[15].光谱采集波段为400—4000cm–1,64次累加测量光谱平均得测量光谱[16].2.3实验算法HITRAN参数可以预测和模拟大气中光的传输和发射[17].假设能级i和能级j之间跃迁,真空中光谱线跃迁的波数vij(cm–1)为∆E=Ei−Ej=vij.(2)HITRAN数据库提供标准温度下,单位体积的单个分子的光谱线强度Sij(cm–1/(molecule×cm–2)).温度不为标准温度时,光谱线强度需要修正,温度T下Sij(T)为Sij(T)=Sij(Tref)Q(Tref)Q(T)exp(−c2E′′/T)exp(−c2E′′/Tref)×[1−exp(−c2vij/T)][1−exp(−c2vij/Tref)],(3)FixedmirrorMovablemirrorDetector()o()SourceBeamsplitter图1干涉仪Fig.1.Interferometer.80m高层进气口(a)(b)50m高层进气口30m高层进气口图2(a)仪器主机在线测量状态;(b)仪器外界进气口Fig.2.(a)Onlinemeasurementstatusofinstrumenthost;(b)externalairinletoftheinstrument.物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-2E′′其中,Tref=296K,为跃迁能级的低能态能量,配分函数来自于TIPS-2011数据库,Q(T)为配分函数之和:Q(T)=∑kgkexp(−c2EkT).(4)考虑分子的不规则运动和分子之间碰撞造成的影响,分子的不规则运动造成的多普勒展宽的高斯线型为[18]fG(v;vij,T)=√ln2πα2Dexp(−(v−vij)2ln2α2D),(5)αD(T)=vijc√2NAkbTln2M,(6)其中aD(T)高斯线型的半高宽,M为物质的量,NA为阿伏伽德罗常数,kb为玻尔兹曼常数.洛伦兹线型不仅与温度有关,也与压力有关:fL(v;vij,T,p)=1πγ(p,T)γ(p,T)2+[v−(vij+δ(pref)p]2,(7)γ(p,T)=(TrefT)nair(rair(pref,Tref)(p−pself)+γself(pref,Tref)pself,(8)其中g(p,T)为洛伦兹线型的半高宽.Tref,Pref为296K和1atm.p和pself分别为总气体压力和单独气体的分压,nself为空气自展宽系数,dair为线宽偏移.Voigt线型为高斯线型和洛伦兹线型的卷积:f(v;vij,T,p)=fG(v;vij,T)⊗fL(v;vij,T,p),(9)光谱线强度由Voigt线型展宽并在对应波数叠加得吸收系数:kij(v,T,p)=Sij(T)f(v;vij,T,p).(10)无量纲的光学厚度为吸收系数乘以吸收分子的列数密度(浓度):τij(v,T,p)=ukij(v,T,p).(11)仪器线型(instrumentlineshape,ILS)矩型函数,傅里叶变换后为sinc函数:B(x)=2γsin(2πγx)/(2πγx),(12)其中g为仪器的分辨率.光学厚度卷积ILS得到仿真吸光度谱为[19,20]Aij=τij⊗B(x).(13)以上介绍了吸光度谱的算法过程,以CO2在2290—2380cm–1为例,光谱线强度(红色)、吸收系数(蓝色)、吸光度(橘黄色)如图3所示.2.4温度、压力校正算法计算CO2不同温度(297—306K)下的吸收光谱与296K吸收光谱在拟合区域的残差.残差谱进行二次拟合,进行温度、压力的校正.图4(a)为296—306K下CO2在2290—2380cm–1的吸收光谱,297—305K吸收光谱与296K吸收光谱在2290—2380cm–1的残差在图4(b)中,残差与吸收光谱之间相差两个数量级,有非常丰富的信息.3实验系统及测量结果3.1仪器状态验证2019年07月23日,选取测量的光谱数据进行分析,计算光谱一致性.STD[SnSn−1[2100−2200cm−1]],(14)STD为标准偏差(standarddeviation),Sn–1,Sn为230023202340236023800123–intensity/10-19[cm−1S(moleculeScm−2)]-1(a)2300232023402360238000.51.01.5Absorptioncoefficient/10-18(moleculeScm−2)-1(b)=296K,=1atm2300232023402360238000.40.81.2Absorptionspectrum/10-3(c)Wavenumber/cm-1Wavenumber/cm-1Wavenumber/cm-1CO2–400ppm图3(a)CO2在2290—2380cm–1的光谱线强度Sij;(b)CO2在2290—2380cm–1的吸收系数kij;(c)CO2仿真吸光度谱AijFig.3.(a)thespectrallineintensitySijat2290–2380cm–1ofCO2;(b)absorptioncoefficientkijat2290–2380cm–1ofCO2;(c)simulatedabsorbancespectrumAijofCO2.物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-3相邻时间测量得到的两条光谱在2100—2200cm–1的光谱数据,计算出的值越接近于1,说明仪器状态越稳定.2019年07月23日光谱数据如图5(a)所示,对该光谱数据的一致性进行分析,结果如图5(b)所示.一致性结果表明仪器状态正常,测量光谱有效.3.2观测结果的分析用均方根(rootmeansquare,RMS)误差来衡量CO2绝对浓度的差异.xi表示FTIR测量的CO2浓度,yi表示相同测量时间CRDS仪器测量的CO2浓度.公式如下:RMS_error=1nn∑i=1(xi−yi)2.(15)均方根误差越小说明两者测量时间内浓度越接近.分析2019年07月23日到2019年08月01日测量的CO2浓度数据,在图6(a)中使用同一坐标轴显示了CO2浓度.计算了FTIR与CRDS仪器测量的CO2浓度的相关系数,结果如图6(b)所示.FTIR与CRDS仪器测量的CO2浓度值的相关系数为0.9576,RMS误差为18.6015.经过温度、压力校准算法后,FTIR与CRDS仪器测量的CO2浓度值相关系数为0.9637,均方根误差为6.7800.校正后CO2浓度对比结果如图6(c)所示,线性拟合FTIR与CRDS仪器测量CO2浓度值的结果如图6(d)所示.4讨论观测时,气体温度、压力并不能保持标准状态.基于标准温度、压力的校准光谱拟合吸光度光谱反演浓度会导致反演浓度误差.图4(b)中给出了不同温度的CO2吸收光谱相对于296K下CO2吸23002320234023602380-0.200.20.40.60.81.01.2(a)(b)Absorptionspectrum/10-3Wavenumber/cm-1296K297K298K299K300K301K302K303K304K305K306KWavenumber/cm-123002320234023602380-6-5-4-3-2-101Residual/10-5297K298K299K300K301K302K303K304K305K306K图4(a)CO2在2290—2380cm–1的仿真吸光度谱Aij;(b)297—306K下仿真吸光度谱相比于296K仿真吸收光谱在拟合波段的残差Fig.4.(a)ThesimulatedabsorbancespectrumAijunder286–306KofCO2;(b)theresidualofthesimulatedabsorbancespectrumat297–306Kcomparedtothesimulatedabsorptionspectrumat296Kinthefittedband.100015002000250030003500050010001500200025003000(a)(b)Intensity/arb.units(standarddeviation)Wavenumber/cm-1Measuredtimeseries051015200.950.960.970.980.991.001.011.021.031.04图5(a)光谱数据(1000—3500cm–1);(b)光谱数据的一致性Fig.5.(a)Spectraldata;(b)consistencyofspectraldata.物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-4收光谱的误差.实际吸收光谱比标准吸收光谱高,则反演得出的CO2浓度会低于实际的CO2浓度.CO2297K的吸收光谱与296K的吸收光谱形成的残差谱相比于296K的吸收光谱的光谱误差总和为1.8%,反演出的浓度误差为0.41%,所以计算出不同温度、压力吸收光谱用来校准反演浓度.5结论自研FTIR仪器与CRDS仪器测量CO2的浓度值的相关系数能达到0.9637,RMS误差为6.7800.以上结果说明了自研FTIR仪器的可靠性,本次实验为自研FTIR仪器的研究工作提供了重要的数据基础.校准前,FTIR仪器与CRDS仪器测量的CO2浓度值的相关系数为0.9576,RMS误差为18.6015.温度、压力校准后,FTIR仪器与CRDS仪器测量的CO2浓度值的相关系数为0.9861,RMS误差为6.7800.以上结果说明温度、压力校正算法一定程度上可以提高使用校准光谱的仪器测量气体反演的精确度.计算不同温度、压力下的校准光谱得出的校正系数只能一定程度上校正反演浓度.反演浓度的波段不同会造成校准光谱不同,那么反演效果可能并不相同.反演波段的识别和选择、反演算法的选择、硬件控制温度、压力,在使用温度,压力校准,可以使仪器测量精度进一步提高.参考文献KeelingCD,WhorfTP,WahlenM,VanderPlichttJ1995Nature375666[1]HodgkinsonJ,SmithR,HoWO,SaffellJR,TatamRP2013Sens.Actuators,B186580[2]ChenH,WinderlichJ,GerbigC,HoeferA,RellaCW,CrossonER,VanPeltAD,SteinbachJ,KolleO,BeckV,DaubeBC,GottliebEW,ChowVY,SantoniGW,WofsySC2010Atmos.Meas.Tech.3375[3]ChengSY,XuL,CaoMG,JinL,LiS,FengSX,LiuJG,LiuWQ2013ActaPhys.Sin.62124206(inChinese)[程巳阳,徐亮,高闽光,金岭,李胜,冯书香,刘建国,刘文清2013物理学报62124206][4]360380400420440460360380400420440460CO2=1.103-22.414CRDS_CO2/ppmFTIR_CO2/ppm2019/7/232019/7/272019/7/31360380400420440460FTIR_CO2CRDS_CO2MeasuredtimeFTIR_CO2/ppm360380400420440460CRDS_CO2/ppm360380400420440460360380400420440460CO2=0.90+35.81FTIR_CO2/ppmCRDS_CO2/ppm2019/7/232019/7/272019/7/31Measuredtime360380400420440460CRDS_CO2FTIR_CO2CRDS_CO2/ppm360380400420440460FTIR_CO2/ppm方程=+S绘图CRDS_CO2权重不加权截距-22.41413+5.904斜率1.10318+0.015残差平方和3167.70564Pearson's0.9787(COD)0.95785调整后0.95767方程=+S绘图FTIR_CO2权重不加权截距35.81092+4.65斜率0.89897+0.011残差平方和2259.55292Pearson's0.98179(COD)0.9639调整后0.96375图6(a)CO2浓度趋势对比;(b)CO2浓度值线性拟合;(c)校准后CO2浓度趋势对比;(d)校准后CO2浓度值线性拟合Fig.6.(a)CO2concentrationtrendcomparison;(b)CO2concentrationvaluelinearfitting;(c)CO2concentrationtrendcomparisonaftercalibration;(d)linearfittingofCO2concentrationvalueaftercalibration.物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-5ZhangC,LiuC,HuQ,CaiZ,SuW,XiaC,ZhuY,WangS,LiuJ2019Light-Sci.Appl.81[5]ZhangC,LiuC,ChanKL,HuQ,LiuH,LiB,XingC,TanW,ZhouH,SiF2020Light-Sci.Appl.91[6]LamourouxJ,RégaliaL,ThomasX,VanderAuweraJ,GamacheR,HartmannJM2015J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer15188[7]GriffithDW1996Appl.Spectrosc.5059[8]EslerMB,GriffithDW,WilsonSR,SteeleLP2000Anal.Chem.72206[9]HammerS,GriffithDWT,KonradG,VardaglS,CaldowC,LevinI2013Atmos.Meas.Tech.61153[10]GriffithDWT,DeutscherNM,CaldowC,KettlewellG,RiggenbachM,HammerS2012Atmos.Meas.Tech.52481[11]GriffithsPR,DeHasethJA2007FourierTransformInfraredSpectrometry(Vol.171)(NewJersey:JohnWiley&Sons,Inc)pp19−21[12]ArnoldJO,WhitingEE,LyleGC1969J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer9775[13]HeinzDC2001IEEETrans.Geosci.Electron.39529[14]FengMC,XuL,LiuWQ,LiuJG,GaoMG,WeiXL2016ActaPhys.Sin.65014210(inChinese)[冯明春,徐亮,刘文清,刘建国,高闽光,魏秀丽2016物理学报65014210][15]JiaoY,XuL,GaoMG,JinL,TongJJ,LiS,WeiXL2013ActaPhys.Sin62140705(inChinese)[焦洋,徐亮,高闽光,金岭,童晶晶,李胜,魏秀丽2013物理学报62140705][16]GordonIE,RothmanLS,HillC,KochanovRV,TanY,BernathPF,BirkM,BoudonV,CampargueA,ChanceK2017J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer2033[17]HillC,GordonIE,KochanovRV,BarrettL,WilzewskiJS,RothmanLS2016J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer1774[18]BernardoC,GriffithDWT2005J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer95141[19]KochanovRV,GordonI,RothmanL,WcisłoP,HillC,WilzewskiJ2016J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer17715[20]物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-6QuantitativeanalysisofaccuracyofconcentrationinversionunderdifferenttemperatureandpressureWangYu-Hao1)2)LiuJian-Guo1)2)XuLiang2)†LiuWen-Qing1)2)SongQing-li3)JinLing2)XuHan-Yang2)1)(SchoolofEnvironmentalScienceandOptoelectronicTechnology,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Heifei230026,China)2)(KeyLaboratoryofEnvironmentalOpticsandTechnology,AnhuiInstituteofOpticsandFineMechanics,HefeiInstituteofPhysicalScience,ChineseAcademyofSciences,Hefei230031,China)3)(NationalFieldScientificObservationandResearchStationofAtmosphericCompositionBackgroundinLongfengMountain,HeilongjiangProvince,Harbin150209,China)(Received10October2020;revisedmanuscriptreceived23November2020)AbstractTheCO2,CH4andothergreenhousegasesaremeasuredbyusingahome-madeFouriertransforminfraredspectrometerattheLongfengshanatmosphericbackgroundstation.ComparedwiththemeasurementresultsoftheinstrumentfromthebackgroundstationwhichmeetsthestandardsoftheWorldMeteorologicalOrganization,thecorrelationcoefficientandtherootmeansquareerroroftheCO2concentrationvalueare0.9576and18.6015,sothemeasurementresultsfromthehome-madeinstrumentarereliable.Inthehome-madeinstrumentthecalibrationspectrumofstandardtemperatureandthecalibrationspectrumofstandpressureareusedtoinverttheconcentration.Withthetemperaturechanging,thetemperatureofthemeasuredgaswillvary,thusresultinginerror.Theresearchofenvironmentalvariablefactorscanimprovetheaccuracyofconcentrationinversion.Forexample,comparedwithCO2absorptionspectrumunder296K,theCO2absorptionspectrumunder297Kwillhave1.8%spectrumdeviationanditsinversionconcentrationerroris0.41%.Thisisthemaincauseofinversionconcentrationerror.Basedontheaboveanalysis,theabsorptioncrosssectioniscalculatedbyusingthehigh-resolutiontransmissionmolecularabsorptiondatabaseparameters.Combiningwiththeinstrumentlineshape,thecalibrationspectraatdifferenttemperaturesandpressurescanbeobtained.Thecalibrationspectraatdifferenttemperaturesandpressuresareusedtocalibratetheconcentrationinversion.Aftercalibration,comparedwiththemeasurementresultsofthebackgroundstationinstrument,thecorrelationcoefficientandtherootmeansquareerroroftheCO2concentrationvalueare0.9637and6.7803.ThecorrelationcoefficientofCO2concentrationvaluemeasuredbyself-developedinstrumentisimprovedandrootmeansquareerrorisreduced.Theresultshowsthatthecalibrationalgorithmenhancestheaccuracyofthemeasurementresultstoacertainextent.Theaboveresultsillustratethereliabilityofthehome-madeFTIRinstrumentandthisexperimentprovidesimportantdata,whichlaythefoundationforstudyingthehome-madeFouriertransforminfraredspectrometer.Ofcourse,improvementcanbemadeinthefollowingareas.Otherminorfactorsmayaffecttheeffectoftheinversionalgorithm.Theconcentrationinversionwillhavesubtledifferencesatdifferentbandsofcalibrationspectra.Soinordertoimprovethemeasurementaccuracy,weneedtochoicemorereasonablebandinversionandmorepreciseparametersfromthehigh-resolutiontransmissionmolecularabsorptiondatabase.Keywords:FTIR,greenhousegases,temperature,pressurePACS:32.30.Bv,02.70.Hm,07.57.Ty,42.30.KqDOI:10.7498/aps.70.20201672ProjectsupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(GrantNo.41941011),theKeyResearchProgramofFrontierSciencesofChineseAcademyofSciences(GrantNo.QYZDY-SSW-DQC016),theNationalKeyR&DProgramofChina(GrantNos.2016YFC0201002,2016YFC0803001-08),theKeyRDProgramofAnhuiProvince,China(GrantNo.1804d08020300).†Correspondingauthor.E-mail:xuliang@aiofm.ac.cn物理学报ActaPhys.Sin.Vol.70,No.7(2021)073201073201-7

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