基于目标反射光的大气NO2夜间遥测系统研究

针对夜间大气NO2的连续和准确测量问题,搭建了一套基于目标反射光的大气NO2夜间探测系统。该系统主要由发射单元和信号接收单元构成,其光源采用波长为445 nm的3.5 W大功率半导体激光器。根据NO2气体在440~450 nm之间的激光差分吸收特性,确定NO2的激光探测波长为λon=444.8 nm和λoff=446.7 nm。首先针对半导体激光器波长及光强对温度与电流的敏感性进行了研究,由此确定波长及光强与温度、电流之间的定量关系;再根据建立的定量关系,通过控制半导体激光器温度稳定的同时改变电流实现激光波长的调节,并在探测过程中消去调节波长带来激光光强变化的影响;然后基于构建的系统开展NO2样气实验,计算了NO2差分吸收截面拟合值。在系统参数确定的基础上,分别于安徽大学与科学岛(中国科学院合肥物质科学研究院园区)开展外场实验,成功获得两观测点近地面NO2夜间浓度信息,并将其分别与国控站点数据以及科学岛长光程差分吸收光谱技术(LP-DOAS)数据进行对比,发现本系统的观测数据与国控站点的数据以及LP-DOAS的数据变化趋势呈现出较好的一致性,决定系数分别为0.902与0.891,验证了本系统的准确性和可靠性。此外,还开展了NO2垂直分布探测实验,成功获得了不同高度的NO2浓度值,证明了该系统在NO2垂直分布探测方面的可行性。

基于前向光散射的水体悬浮颗粒物粒度双CMOS测量技术研究

基于CMOS探测器的静态光散射法能够实现水体悬浮颗粒物粒度分布的快速检测,受探测器工作特性和面幅大小的限制,前向光散射的CMOS粒度测量范围和精度难以提高。提出了颗粒前向光散射的双CMOS测量技术,重点研究双CMOS散射信号拼接测量方法,设计消除背景干扰的CMOS探测器分环方式,实现宽粒径范围颗粒粒度的准确测量。实验结果表明:基于CMOS探测器的颗粒粒度测量上限提高到了1000μm,1000μm、500μm标样的D_(50)测量相对误差分别为0.7%、0.1%,大粒径颗粒粒度测量准确度高;同时双CMOS探测的方式将单CMOS的粒度测量下限由5μm提高到了2μm,5μm、2μm标样D_(50)相对误差分别由单CMOS的15.0%、51.1%下降至双CMOS的1.4%、2.6%。

水体小粒径悬浮物粒度低位异面扫描光散射测量方法研究

静态散射光蕴含颗粒尺寸的特征信息,因此静态光散射法是快速测量水体悬浮物粒度的有效手段。然而由于颗粒侧向和后向散射光微弱,不易探测;前向散射受艾里斑影响,存在测量盲区,导致静态光散射法的小颗粒粒度测量精度不足。提出水体小粒径悬浮物粒度低位异面扫描光散射测量方法,以光电倍增管为探测器,采用多角度连续扫描方式探测颗粒的光散射信息:通过缩短探测器到样品池距离,提高相同角分辨率下的散射光强度,提升侧向和后向散射光探测灵敏度;将探测器偏离激发光轴,避开艾里斑盲区,在不改变前角小角度测量精度条件下,实现前向大角度散射光探测。在此基础上,结合米散射模型,实现小粒径悬浮物粒度测量。不同粒度样品实验表明,方法能准确测量350nm至2μm范围内颗粒的粒度,2μm、1.5μm、500nm和350nm标物D的测量相对误差均不超过5.61%,均低于标物不确定度的相对误差,且优于实验室内激光粒度仪的测量结果。

基于改进YOLOv3的浮游藻类检测算法

浮游藻类的种类多样性和群落结构是水生态环境建设评价的重要指标,利用细胞图像对其进行识别是实现浮游藻类检测的重要手段。相较于传统的显微镜检法,基于深度学习的目标检测算法因更高效的检测能力而越来越多地被运用到浮游藻类检测领域。针对YOLOv3目标检测算法对部分形态小、边界模糊和粘连浮游藻类的检测精度低等问题,采用空间金字塔池化(SPP)结构改进了YOLOv3目标检测算法的特征提取方式,采用广义交并比(GIoU)边界损失函数改进了YOLOv3目标检测算法的边界损失函数,最终构建了一种基于SPP和GIoU改进的YOLOv3浮游藻类检测算法(SPP-GIoU-YOLOv3)。实验结果表明:在检测速度无明显差异的情况下,所提SPP-GIoU-YOLOv3分类检测算法对实验藻类的平均精度均值达95.21%,比YOLOv3目标检测算法提高了4.24个百分点。本研究为发展准确快速的浮游藻类检测方法技术提供了一定的基础。