公开(公告)号：CN117763962A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311791757.2

申请日：2023-12-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 田鑫 ,  王子杰 ,  谢品华 ,  潘屹峰 ,  陈明圣 ,  黄钟涛

IPC: G06F30/27 ,  G01N21/25 ,  G01N33/00 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明的一种基于MAX‑DOAS技术的CNN反演对流层O3垂直分布方法、设备及介质，包括获取MAX‑DOAS光谱数据、辅助数据以及对应的对流层O3垂直分布数据；对得到的光谱数据、辅助数据以及廓线数据进行预处理；利用预处理后的光谱数据和辅助数据以及廓线数据构建数据集，基于预处理后的数据集训练基于卷积神经网络模型的对流层O3垂直分布反演模型；将需要进行预测的MAX‑DOAS光谱数据和辅助数据进行预处理，将处理后的数据输入已经完成训练的基于卷积神经网络模型的对流层O3垂直分布反演模型进行数据反演，最终得到对流层O3垂直分布的反演结果。本发明方法的建立将可用于监测对流层O3在空间尺度上的浓度变化趋势，对目前亟待研究的对流层O3污染问题有重要意义。