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基于吸收光谱激光雷达的甲烷和温度同时反演的算法研究

发布日期:2025-05-13    作者:     来源:     点击:

              

近日,厦门大学海洋与地球学院近海海洋环境科学国家重点实验室上官明佳教授团队在红外与激光工程上发表了题为“基于吸收光谱激光雷达的甲烷和温度同时反演的算法研究”的内封面特邀文章该研究提出了一种基于吸收光谱激光雷达技术同步测量大气柱甲烷浓度、温度及水汽浓度的算法,并通过仿真验证了其有效性。仿真结果表明,在10 km探测距离、SNR104的条件下,甲烷浓度反演误差小于7 ppb,温度反演误差小于0.5 K,水汽浓度反演误差小于0.01%。该技术将为“双碳”目标下的甲烷精准监管提供新型技术手段。


研究背景:

甲烷(CH4)作为仅次于二氧化碳的第二大温室气体,其短期增温效应远超二氧化碳。根据美国国家海洋和大气管理局(NOAA)2024年的数据,大气中甲烷的月平均浓度已达1936.64 ppb,约为工业革命前的3倍。为实现《巴黎协定》的温控目标,精准监测甲烷浓度并制定减排策略显得尤为迫切。激光雷达技术因其高时空分辨率与强抗干扰能力,已成为甲烷遥感监测的核心手段。然而,甲烷浓度的反演高度依赖于环境温度的精确数据。


温度偏差对甲烷反演的影响:

研究首先分析了温度偏差对DIAL甲烷浓度反演的影响。如图1所示,温度每偏差1 K,由吸收截面偏差引起的甲烷浓度误差为7.6 ppb,由分子数密度转换引起的误差为6.4 ppb,两者叠加导致总误差高达14.0 ppb。这一结果强调了实时、原位温度数据在甲烷探测中的必要性。


图1 DIAL中∆T引起的∆XCH4分析。(图中参数k为直线斜率,表示每1 K ∆T引起的∆XCH4


光谱模型构建与参数优化

接着基于HITRAN2020数据库,选取6077 cm-1波段(1645.549 nm)进行光谱分析。如图2所示,在目标波段内识别出9个显著吸收峰(S1–S9),并构建了由九峰洛伦兹函数与二项式背景叠加的光谱拟合模型。通过理论分析,拟合参数从30个缩减至6个关键变量,包括S1和S2峰的面积与半高半宽,以及背景参数B1和B3。这一优化显著提升了拟合效率与反演精度。


图2 (a) 6077 cm-1波段的吸收光谱;(b) 去除峰 S1-S9 后的残余光谱(实线),去除 S1-S8 后的残余光谱(划线),以及去除 S1-S7 后的残余光谱(点划线)


温度反演的可行性验证

研究进一步验证了利用甲烷吸收光谱反演温度的可行性。如图3所示,半高半宽(ωL)对温度的敏感性远高于对甲烷浓度的敏感性:温度每变化1K,ωL变化约1.6×10-4 cm-1,而甲烷浓度变化2000 ppb仅引起10-8量级的变化。因此,ωL主要由温度决定,为温度反演提供了理论基础。


图3 (a) 压强;(b) XCH4(c) 温度对ωL产生的影响


扫描策略优化与系统误差分析

研究还优化了激光扫描策略,如图4所示。双峰特征区起点设置为182.3075 THz,水峰特征区为182.3160 THz,扫描带宽4 GHz,步长0.3 GHz,采样点数为29。在无噪声条件下,九峰模型的拟合残差小于6×10-8 m-1,约为UOD数量级的10-3。在不同环境条件下,甲烷浓度系统误差小于1 ppb,温度小于0.6 K,水汽浓度小于0.05%,显示出模型的广泛适应性。

图4 (a) 两个区间分别在不同扫描起点下的甲烷反演系统误差绝对值,扫描范围为4 GHz,采样间隔为0.3 GHz;(b) 优化后的选点策略;(c) 九峰模型的拟合结果;(d) 对应的拟合残差


系统模拟与误差分布规律:

为评估噪声影响,研究模拟了不同信噪比(SNR)和探测距离下的反演误差。如图5所示,当SNR为104、探测距离为1–10 km时,甲烷浓度误差小于7 ppb,温度误差小于0.5 K,水汽浓度误差小于0.01%。误差随SNR增大和距离减小而下降,三者之间的关系可用解析公式表达

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图5 (a, b, c) ΔXCH4, ΔXH2O, ΔTSNR及R间的关系,如公式(1)所示


结论与应用前景:

本研究提出的吸收光谱激光雷达算法,实现了甲烷浓度、温度与水汽浓度的同步高精度反演,显著提升了甲烷探测的可靠性与环境适应性。该技术在能源系统泄漏检测、农业排放评估、碳中和政策制定等领域具有广阔应用前景。未来,研究团队计划开展单光子甲烷吸收光谱激光雷达实验,进一步拓展距离分辨浓度剖面的测量能力。

该论文的通讯作者为上官明佳教授。该研究获量子科学技术创新计划(2021ZD0303102)的资助。

论文来源:林斯敏, 岳斌, 郭晓娅, 方晋贤, 上官明佳. 基于吸收光谱激光雷达的甲烷和温度同时反演的算法研究 (内封面文章·特邀)[J]. 红外与激光工程, 2025, 54(8): 20250186. https://doi.org/10.3788/IRLA20250186

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