为深入贯彻落实“十四五”海洋生态环境保护规划，助力“陆海统筹”污染防控体系建设，烟台大学物理与电子信息学院光电智能遥测感知团队在船舶尾气二氧化硫（SO₂）遥感监测领域取得重要突破。相关成果以《Real-time Correction of Light Dilution Effect for Ship Emission Monitoring of SO₂》为题，发表于光学顶级期刊《Optics Express》期刊。该研究通过创新算法与模型构建，解决了船舶尾气SO₂监测中长期存在的光稀释效应干扰问题，为我国海洋环境监管与“双碳”战略实施提供技术支撑。

1.研究背景

SO₂是大气污染的关键组分，其过量排放可引发酸雨沉降、建筑材料腐蚀及海洋生态退化等连锁环境效应。船舶尾气作为SO₂排放的重要源头之一，亟需发展高效监测技术。传统SO₂监测手段主要包括地面监测站和定点取样，但受制于空间覆盖范围、时间分辨率及监测精度的限制，难以支撑大尺度污染动态追踪与实时监管需求。

近年来，SO₂紫外相机凭借非接触、广域覆盖及高时空分辨率等优势，逐渐成为大气污染监测体系的重要分支。然而在实际应用过程中，受大气气溶胶散射引发的光稀释效应（Light Dilution Effect, LD效应）干扰造成光谱信息失真，致使监测结果的误差显著增加。研究表明，在9公里监测距离下，LD效应可使SO₂柱浓度低估高达78%以上，严重影响排放量核算精度。因此，如何构建动态辐射传输校正模型、实时消除LD效应干扰，是推动紫外相机工程化应用的核心之一。

2、研究原理

（1）校正必要性

通过构建大气辐射传输物理模型（图1），系统揭示了LD效应对SO₂浓度反演的影响规律。模拟结果表明：当随着监测距离的不断增加，大气质量因子（AMF）随监测距离d增加呈非线性衰减，当监测距离从1 km增至9 km时，AMF值从0.98下降至0.22，直接导致SO₂柱浓度被低估78%。

外场实验数据进一步验证了理论模型的可靠性，2023年5月，团队在烟台港开展实测，针对一艘客滚船进行连续监测（图2a-b）。结果显示：未LD效应校正时，3 km处烟羽与背景浓度信噪比趋近于1，导致有效信号几乎湮灭无法有效区分（图2c-d）。

图1 不同消光系数下 AMF 随监测距离的变化

图2 不同距离上未修正 LD 效应的SO2浓度结果比较

（2）光稀释效应作用过程

LD效应源于两类光学过程的耦合作用：一方面，部分穿过烟羽的太阳散射光在传播过程中会被气溶胶颗粒物散射出相机视场，从而削弱了目标信号的强度；另一方面，来自背景环境的散射光进入相机视场，导致测量的SO₂吸收信号被稀释（如图3所示）。传统静态污染源光稀释效应校正模型依赖固定参照物，无法适应船舶动态移动场景，导致长距离监测误差呈指数级增长。

本研究构建了基于大气辐射传输理论的LD效应模型，模型将未受LD效应影响的SO₂吸收光强嵌入大气辐射传输方程，并引入实时监测数据与气象数据（能见度）作为动态变量，通过结合机器视觉获取船体反射光强变化，团队构建了消光系数ε的实时反演算法，并开发路径传播补偿模型，逐像素校正烟羽区域辐射强度。

图3 LD效应作用过程

3、研究方法

（1）消光系数反演

针对船舶等移动污染源缺乏静态参照物的技术瓶颈，团队提出基于船体反射光强的消光系数反演方法。通过Canny边缘检测与自适应阈值分割算法，从连续帧图像中精准提取船舶轮廓（图4），并利用船体反射率的时空稳定性特性，结合激光测距仪数据，建立辐射传输方程的非线性最小二乘拟合模型，求解消光系数ε。实验表明，反演消光系数值与气象站能见度数据误差小于5%，验证了算法的鲁棒性与可靠性。

图 4 不同距离下的船舶分割结果示例

(2) LD效应校正

基于消光系数ε，研究团队进一步提出逆向辐射传输补偿算法（公式），从观测数据中剥离背景散射光贡献，重建烟羽内部真实SO₂吸收信号。通过逐像素路径传播补偿，优化烟羽内部SO₂浓度分布的测量精度，实现LD效应校正。

4、研究结果

浓度校正：基于动态辐射传输模型，团队实现烟羽区域SO₂吸收信号的精确重建，如图5所示。可以发现经光稀释效应校正后，即使随着监测距离的不断增加，每一帧图像的SO₂浓度水平仍与静止预热时相当。

排放速率校正：排放速率的准确估算是船舶尾气监管的核心指标。通过图6结果可以发现，没有经过光稀释效应校正时，船舶出港过程中反演的排放速率整体变化趋势虽然与船舶的速度变化曲线相同，但是随着监测时间的推移（即监测距离不断增加），光稀释效应对监测结果的影响不断增加，最终甚至导致在约3 km处船舶以5 m/s航行时的排放速率与船舶静止预热时相当。而经光稀释效应校正后，船舶尾气的排放速率曲线仍能与速度曲线线形轮廓匹配，且校正幅度与物理建模保持一致，此时的排放速率值更加符合现实规律，证实方法对动态污染源的强适应性。

图 5 监测时间序列中的SO2 柱浓度变化趋势（已修正 LD 效应）

图 6 船速信息（绿色虚线）以及修正 LD 效应前后的SO2排放率计算结果

5、总结与展望

本研究针对船舶废气SO₂紫外成像监测中的LD效应难题，提出基于动态辐射传输模型的实时校正方法，突破移动污染源长距离监测精度瓶颈。通过消光系数反演与逐像素补偿算法，有效提高SO₂浓度和排放速率的测量精度，将4 km处系统误差从60%降至4.1%，为船舶排放监测提供了可靠的技术支持。未来研究团队将聚焦多重散射效应建模与全天候监测系统开发。通过融合深度学习算法与多光谱数据，进一步提升复杂气象条件（如雾霾、降雨）下的监测稳定性。同时，拓展技术应用场景，将其适配于工业烟囱、油气平台等固定污染源监测，推动构建“空-天-地”一体化的污染防控体系，为我国实现“双碳”目标与全球气候治理贡献科技力量。

张会亮，山东青岛人，本科毕业于烟台大学通信工程专业，目前于烟台大学物理与电子信息学院攻读电子信息硕士学位。主要研究方向为:船舶尾气污染物遥感监测的仪器研制及算法开发。发表SCI论文2篇；中文领军期刊《光学学报》EI论文1篇，申请国家发明专利1项。荣获各类奖项共计9项，包括第十三届全国仪器科学与技术学科博士生学术论坛优秀论文二等奖、2024年度中国光学学会科技进步二等奖、第十四届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛铜奖、烟台大学研究生学业奖学金一等奖、烟台大学优秀研究生、第十二届中国创新创业大赛山东赛区优胜团队奖，以及烟台大学2024年“挑战杯”大学生创业计划竞赛银奖等。