项目名称: 基于开径式非相干宽带腔增强吸收光谱大气中HONO探测方法的研究

项目编号: No.41265011

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 吴涛

作者单位: 南昌航空大学

项目金额: 59万元

中文摘要: 亚硝酸(HONO)作为大气中氢氧自由基(OH)的一个重要来源而倍受科学界的关注,开展小尺度大气痕量气体HONO高灵敏度、高精度和高时空分辨率探测方法的研究,对于深入理解大气光化学过程具有重要的意义。目前可行的HONO测量方法由于各种限制导致HONO的实际外场测量结果具有不确定性,不同环境下大气中HONO的数据相当缺乏。本课题拟开展HONO实时在线探测技术的研究,采用新颖的开放路径式非相干宽带腔增强吸收光谱同时探测大气中的HONO和NO2;充分考虑大气中气溶胶、湍流等对HONO开径式测量的影响;研究多组分痕量气体浓度自校正的方法,完善多组分痕量气体浓度实时反演算法模型;在现有研究基础上将HONO和NO2的测量灵敏度提高十倍,精度提高一倍,实现高灵敏度和高精度的实时探测系统,满足实际大气昼夜测量的需要,为进一步研究大气化学过程以及建立不同气象模式和痕量气体收支的大气化学模型提供准确的实验数据。

中文关键词: 非相干宽带腔增强光谱;吸收光谱;亚硝酸;二氧化氮;NO3自由基

英文摘要: As an important source of atmospheric hydroxyl radicals (OH), Nitrous acid (HONO) attracts much attention of the scientific community.The research of detection methods of small-scale atmospheric trace gases HONO with high sensitivity, high accuracy and high spatial and temporal resolution, is very important for the in-depth understanding of atmospheric photochemistry process. Due to different limitations of currently available methods, there are much uncertainty in the HONO concentrations measured in the field, which leads to considerable lack of atmospheric HONO data in different environments. This project intends to work on the real-time online HONO detection technology, employs a new open path style incoherent broadband cavity enhanced absorption spectroscopy method to detect both HONO and NO2 in the atmosphere, takes full account of the impact of atmospheric aerosols, turbulence on measurement of HONO in open-path mode, and studies inherent calibration of multi-component trace gas concentrations. The researches of this project are expected to improve real-time inversion algorithm model for the multi-component trace gas concentrations,increase measurement sensitivity to ten times and accuracy to two times for both HONO and NO2 as compared to current study, achieve real-time detection system with high sensiti

英文关键词: Incoherent broadband cavity enhanced spectroscopy;Absorption spectroscopy;Nitrous acid;Nitrogen dioxide;NO3 radical

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年8月22日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年6月4日
【AAAI2021】基于双任务一致性的半监督医学图像分割
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月7日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
IEEE WHISPERS大规模高光谱目标跟踪挑战赛来了!
中国图象图形学报
60+阅读 · 2020年7月8日
【学科发展报告】无人船
中国自动化学会
26+阅读 · 2019年1月8日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
The Importance of Credo in Multiagent Learning
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
58+阅读 · 2021年11月15日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员