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中科院安徽光机所研发新技术 提升二氧化碳柱浓度反演精度与速度
2026年04月28日 16:31:46
来源：化工仪器网 作者：宋池 点击量：1409
近日，中科院安徽光机所团队研发出多模态神经网络融合模型 MM-LHRNet，相关成果发表于《Sensors and Actuators B: Chemical》。该方法摆脱对 CO₂先验廓线的依赖，反演精度达 0.11%，速度提升三个数量级，为实时大气温室气体监测开辟了新的技术路径。
近日，中国科学院安徽光学精密机械研究所高晓明研究员、刘锟研究员团队在温室气体柱浓度高精度反演技术领域取得重要突破。相关研究成果以《基于激光外差辐射计的二氧化碳柱浓度多模态神经网络融合反演方法》为题，发表于国际知名学术期刊《Sensors and Actuators B:Chemical》(SCI一区，影响因子7.8)。
大气二氧化碳作为最主要的温室气体，是导致长期气候变化的最大因素。准确可靠的二氧化碳检测技术，是评估碳移除技术效果、核算全球碳收支以及制定科学气候政策的基础支撑，对于实现《巴黎协定》将全球升温控制在2℃以内的目标至关重要。在各类观测手段中，地基激光外差辐射计(LHR)凭借高光谱分辨率、体积紧凑、成本较低等优势，被视为地基温室气体柱浓度观测的理想技术方案。然而，传统基于全物理模型的反演算法存在两大核心局限：一是高度依赖二氧化碳先验浓度廓线，易受初值影响产生较大偏差；二是需要反复迭代调用辐射传输模型进行模拟，计算成本高昂，单条数据反演耗时约7秒，难以满足实时监测需求。
针对上述问题，团队王贵师研究员与博士研究生熊昊等人提出了一种名为MM-LHRNet的多模态神经网络融合模型。该模型创新性地整合了外差光谱数据、温度与压力廓线以及太阳天顶角等多源观测信息，构建了端到端的物理融合反演架构。研究团队首先利用辐射传输模型生成具有物理一致性的模拟数据集对模型进行预训练，显著增强了模型的泛化能力。与传统方法不同，MM-LHRNet彻底摆脱了对迭代式正向物理模型和二氧化碳先验浓度廓线的依赖，实现了从原始观测数据到柱浓度结果的直接映射。
在合肥开展的大气二氧化碳外场监测试验中，该方法展现出优异的性能。实验结果显示，MM-LHRNet的反演结果标准偏差为0.49ppm，对应相对精度约0.11%，显著优于传统非线性最小二乘方法(NLSM)的1.09ppm(相对精度约0.25%)。在计算效率方面，新方法的反演速度较传统方法提升了三个数量级以上，大幅降低了计算成本，具备了近实时应用的能力。同时，该方法有效避免了传统最优估计方法易陷入局部收敛的问题，提升了反演结果的稳定性和可靠性。
研究人员表示，MM-LHRNet为基于激光外差辐射计的温室气体柱浓度测量提供了一种高精度、高效率的反演策略，为未来实时大气温室气体反演开辟了新的技术路径。该技术的突破有望推动激光外差辐射计在全球范围内的大规模部署，作为现有地面观测网络(如TCCON)的重要补充，提升温室气体观测的时空覆盖范围，为全球碳循环研究和气候变化应对提供更加坚实的数据支撑。
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