Python 使用 HITRAN 数据库和 HAPI 模块计算二氧化碳吸收系数

以下是使用 Python 代码实现该功能的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from hapi import *

# 设置 HITRAN 数据库的路径
db_begin('data')

# 设置气体和波段参数
gas_name = 'CO2'
wave_min = 2300
wave_max = 2400
pressure = 1013.25 # 标准大气压强
temp = 288.15 # 标准大气温度

# 获取不同高度下的温度和压强
altitudes = np.arange(0, 10000, 100) # 0-10000米，每100米一个高度
temps = [stdatm.alt2temp(alt) for alt in altitudes]
pressures = [stdatm.alt2pres(alt) for alt in altitudes]

# 计算不同高度下的吸收系数
coeffs = []
for alt in altitudes:
    set_conditions(pressure=stdatm.alt2pres(alt), temperature=stdatm.alt2temp(alt))
    nu, coef = absorptionCoefficient_Voigt(SourceTables=gas_name, WavenumberStep=0.1, WavenumberRange=[wave_min, wave_max])
    coeffs.append(coef)

# 将结果存储到 Excel 文件中
df = pd.DataFrame(np.array(coeffs).T, columns=['Altitude {}'.format(alt) for alt in altitudes], index=nu)
df.to_excel('absorption_coefficients.xlsx')

这段代码首先使用db_begin函数设置 HITRAN 数据库的路径，然后定义了要获取的气体和波段参数。接下来使用np.arange函数生成不同高度的数组，然后使用stdatm.alt2temp和stdatm.alt2pres函数计算不同高度下的温度和压强。接着，使用set_conditions函数设置计算所需的气压和温度。然后使用absorptionCoefficient_Voigt函数计算吸收系数，将结果保存在coeffs列表中。最后，使用pandas库创建一个数据框并将其保存到 Excel 文件中。

需要注意的是，在使用hitran和hapi库之前，需要先安装它们。可以使用以下命令进行安装：

pip install hitran hapi pandas numpy