【摘 要】
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近年来,随着人类社会的高速发展,环境问题日益突出,多轴差分光谱技术（MAX-DOAS）越来越广泛地应用在大气成分的监测当中。目前MAX-DOAS的主要算法都存在反演高度较低的局限性,有必要提出新的方法来对高层的痕量气体进行反演。本文首次将粒子群算法应用于MAX-DOAS廓线反演当中,构建了基于改进粒子群算法的廓线反演算法,使用这一反演算法对上海2017年12月20日、2017年12月25日以及昆明
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近年来,随着人类社会的高速发展,环境问题日益突出,多轴差分光谱技术（MAX-DOAS）越来越广泛地应用在大气成分的监测当中。目前MAX-DOAS的主要算法都存在反演高度较低的局限性,有必要提出新的方法来对高层的痕量气体进行反演。本文首次将粒子群算法应用于MAX-DOAS廓线反演当中,构建了基于改进粒子群算法的廓线反演算法,使用这一反演算法对上海2017年12月20日、2017年12月25日以及昆明2017年12月3日、2017年12月22日的臭氧廓线进行了反演计算,并与两地的Ozone Monitoring Instrument（OMI）Level2臭氧廓线资料以及昆明的Electrochemical Concentration Cell（ECC）臭氧探空资料进行了对比验证。首先本文通过限制粒子的最大速度以及引入粒子变异机制对标准粒子群算法进行了优化,提高了算法的搜索能力和收敛速度,并以此为基础构建了MAX-DOAS的粒子群反演算法,并对所构建的粒子群反演算法进行了模拟验证。从其结果可以看出反演算法整体上能够在理想情况下完成对臭氧廓线的反演,反演结果成功将廓线反演高度提升至60km,各高度上的相对偏差基本都在20%以下,验证了粒子群反演算法的可行性。随后使用粒子群反演算法对上海、昆明两地MAX-DOAS观测结果的臭氧廓线进行反演,其结果显示,对于较高的反演高度,两地19.5km以上区域反演的相对偏差基本一致,对于较低的反演高度,上海地区对流层反演的相对偏差优于昆明地区对流层反演的结果。反演结果表明粒子群反演算法在实际反演MAX-DOAS臭氧廓线时,能够将反演高度提升至60km,并反演出廓线的大体趋势,且在19.5km及以上范围获得了较好的反演效果;但对对流层臭氧的反演效果不够理想,难以较好地反演出对流廓线的趋势,反演结果容易产生较大的偏差,且不同地区的反演效果差异较大。
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