李雨亭 韦 中* 陈靖 陈文杰 袁茼珊 王启璇 蒋 焱 丁 宇

(1.南京信息工程大学 江苏省大数据分析技术重点实验室,南京 210044;2.南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044;3.南京信息工程大学 江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心,南京 210044)

气溶胶是气体介质中细小的固态或液态颗粒的悬浮体系[1],在大气辐射收支平衡、气候变化、以及环境污染研究等方面起着重要作用[2]。因此,利用有效的手段测量和分析气溶胶的元素组成具有重要意义。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种新兴的元素含量分析技术[3],具备多元素分析和原位测量等技术优势[4],已广泛应用于气溶胶以及颗粒物检测等实际应用场景[5-9]。然而,由于气溶胶中离散颗粒物的空间分布不均匀[10],导致发射的激光脉冲无法每次均能击中离散的颗粒,从而产生大量的无效光谱。这些无效的光谱数据将会对后续的定量分析产生不利的影响,通常需要研究人员耗费大量的时间进行剔除。因此,在LIBS应用于气溶胶分析时,迫切需要寻求一种方法来筛选有效光谱数据,从而改善后续定量分析等研究的效果。

近年来,研究人员针对气溶胶光谱数据筛选开展了大量研究。CARRANZA等[11]发现由于气溶胶中颗粒的采样率较低,将采集到的全部光谱数据进行平均可能会限制特征谱线的信噪比。故提出一种条件数据分析法来筛选光谱数据,通过比较特征谱线的强度与相邻无特征连续光谱区域的发射强度,若两者比值高于阈值,则识别为有效数据。……