环境因子对人工林显热通量的影响分析

风速、空气温度、空气湿度、土壤含水量是影响地表显热的主要因素。利用观测数据应用以BP神经网络为主并结合相关系数的分析方法研究显热通量的动态特征,将显热通量与风速、空气温度、空气湿度、土壤含水量做了相关性分析。结果表明空气温度和空气湿度与显热通量相关程度显著,它们的相关系数绝对值都在0.5以上,BP网络权值的点积明显高于其它两个影响因子;风速和土壤含水量与显然通量相关程度普通,它们的相关系数仅略高于0.3。此外,风速、空气温度与显热通量呈正相关关系而空气湿度、土壤含水量与显热通量呈负相关关系。通过对这些影响因子进行分析将有助于提高测定显热通量的精度,利用BP神经网络预测显热通量值可以为气象、生态环境等方面的研究提供可靠的决策数据。     

利用神经网络分析城市林地二氧化碳通量的环境影响因子

风速、空气温度、水汽浓度、大气压、水汽压等是影响城市林地二氧化碳通量的主要环境因素。对观测数据应用BP神经网络和相关分析法分析短时间尺度各环境因子对二氧化碳通量的影响,BP神经网络的结果表明水汽浓度对二氧化碳通量的权值点积为较大正值,风速、空气温度权值点积为绝对值较大负值,影响较大,而大气压、水汽压权值点积绝对值较小,影响较弱。相关分析法的实验结果与BP神经网络的结果大致相仿,水汽浓度、大气压与二氧化碳通量呈显著正相关,相关系数分别为0.748 2、0.623 3,风速、空气温度呈显著负相关,相关系数分别为-0.807 1、-0.806 9。     

基于灰关联和灵敏度的BP网络隐含层结构优化

在优化BP神经网络隐含层结构时,采用灰关联剪枝法是每次删除灰关联度小于灰关联阈值的隐节点,该方法学习时间短,但由于灰关联阈值的选取具有一定的主观性,可能会导致误删节点或不能完全删除冗余节点;而采用灵敏度剪枝法是每次只删除灵敏度最小的一个隐节点,故学习时间较长;因此,提出一种基于灰关联-灵敏度的BP神经网络隐含层结构调整算法;首先在网络前期学习过程中,采用灰关联法对隐含层节点进行“粗删”,直到剩余隐节点的灰关联度都大于动态灰关联阈值,然后在网络后期学习过程中,采用灵敏度剪枝法对隐含层节点进行“细删”,直到删除后的学习误差增大,则保留该节点,并结束学习;文章将结构优化后的神经网络应用于风电功率预测,仿真结果表明,该方法在满足学习误差要求的同时,不仅精简了神经网络结构,而且避免了灰关联剪枝法中灰关联阈值精确选取困难所带来的问题。     

环境因素对海-气界面低频异常声透射的影响研究

针对海中声源在海-气界面低频异常声透射问题, 根据两层媒质声传输模型, 分析了大气声速和密度与气压、气温、湿度及海水中声速和密度与海温、盐度间的关系, 研究了低频声透射和传输受温度、气压、盐度、湿度等因素的影响, 分析了各因素对声透射和传输的影响程度. 结果表明: 1) 声透射到大气中的声功率与气温、湿度负相关, 与海温、盐度、气压正相关; 2) 单极子与水平偶极子声源辐射到海中的声功率与海温、盐度负相关, 而垂直偶极子声源辐射到海中的声功率与海温、盐度正相关; 3) 声透射指向性与海温正相关, 与气温负相关; 4) 低频声透射受温度影响最大, 其次是盐度, 受气压和湿度影响较小, 垂直偶极子声源的声透射受温度影响大于水平偶极子和单极子声源.     

大气物理参数对漓江水位的影响分析与预测

大气物理参数是影响漓江的水位变化的主要因素,对2000～2006年连续各月桂林市的大气温度、大气相对湿度、降水量、日照时数等大气物理参数和桂林水文站漓江水位数据,使用相关分析法分析大气物理参数对漓江水位变化的影响程度,并应用径向基人工神经网络由大气物理参数对漓江水位变化进行预测。结果表明,造成漓江水位变化的最重要大气物理参数是降水量,次之为大气温度;正常气象情况下,根据降水量和大气温度利用径向基神经网络可较为准确地预测漓江年最低水位和年最高水位,预测最低水位的误差小于5%,预测最高水位的误差略大于5%,预测最低水位比最高水位更准确,可为漓江流域可能发生的旱情、洪水等问题提供科学的决策数据。     

基于激光雷达探测技术的PM2.5浓度辨识研究

针对颗粒物浓度的大气分布难以测量的问题,采用532 nm激光雷达,对淮南地区2016年6月1日至12月31日进行连续观测。利用大气边界层高度、气溶胶光学厚度、温度、相对湿度、风速、能见度和实测的颗粒物浓度建立回归预测模型,实现了对颗粒物浓度的辨识研究。由于传统的反向传播(BP)神经网络易陷入局部极小,依据数据特点采用基于遗传算法的反向传播(GA-BP)神经网络进行研究,利用遗传算法寻找最优的权值和阈值,以平衡全局与局部的矛盾。通过两个回归模型的比较,可知GA-BP方法明显优于BP方法,BP方法的测试集的相关指数R~2是0.623,平均预测误差是24.692μg/m~3;GA-BP方法的测试集的相关指数R~2是0.899,平均预测误差是7.122μg/m~3。由此说明激光雷达可以有效地监测大气颗粒物的分布,并为淮南地区的颗粒物监测提供数据支持和参考依据。     

基于成像光谱仪MODIS的近十年武汉水汽含量变化分析

应用中分辨率成像光谱仪近红外通道数据进行大气水汽含量反演.采用三通道比值加权平均法用于武汉地区大气水汽含量反演,将反演结果与EOS发布的水汽产品进行对比,验证了该反演算法的可信性.借助遥感影像处理软件ENVI,利用三通道比值加权平均法反演了武汉地区近十年(2001-2011)的大气水汽含量,结合武汉地区实际地理位置、气候条件和城市发展现状,分析了武汉地区大气水汽含量变化.结果表明:武汉地区大气水汽含量在秋季和冬季呈明显减少趋势.借助统计软件SPSS对中分辨率成像光谱仪反演的大气水汽含量与地面气象探测因子气压、气温和相对湿度之间做回归分析,结果表明:大气水汽含量与气温呈正相关,气压呈负相关,和相对湿度的相关性不大,但在温度一定时,两者呈正相关.     

地基激光测风雷达的光束扫描及风场反演

 激光测风雷达通过多普勒频移来确定激光束视线方向上的大气风场的速度矢量。由这些测得的矢量可反演大气风场群速的速度矢量。在本文中,我们将讨论利用单一LDV系统,激光束的扫描方式采用圆锥扫描,在扫描圆锥的垂直截面上取四个正交点上的多普勒风速矢量。通过这四个矢量,利用空间解析几何的知识,最终推导出观测视场上风场的水平和垂直方向的矢量分量。     

大气湍流下光学平面面形的估计

针对大气湍流环境下光学元件平面面形PV值测量这一问题。首先建立了一种大气湍流下斐索干涉仪的模型,通过该模型得到1000张干涉条纹图像;然后提出了一种基于卷积神经网络估算PV值的方法,将干涉条纹图像作为卷积神经网络的输入,利用卷积神经网络提取图像的特征信息,得到PV值;最后将得到的结果与ASTM计算得到的结果、相位解包裹得到的结果以及BP神经网络得到的结果进行对比,发现利用卷积神经网络的方法偏差为2.25×10^-4λ,较ASTM、相位解包裹以及BP神经网络得到的结果偏差更小。实验结果表明此方法具有抗干扰性强、精度高、运算快的优点,是一种有效的抗大气湍流影响的光学检测方法。     

半干旱草原下垫面动量和感热总体输送系数参数化关系研究

本文利用锡林郭勒草原2008年春季近地层涡旋相关系统和铁塔的风、 温平均梯度观测资料, 分析了总体输送系数随梯度Richardson数的变化特征, 建立了动量总体输送系数随大气稳定度、近地层风速以及感热总体输送系数随大气稳定度和近地层气温的关系. 中性条件下, 半干旱草原植被下垫面动量总体输送系数与近地层大气动力状态之间存在明显的相互作用, 总体输送系数与近地面层风速之间满足二次曲线拟合关系; 风速较小时, 大气动力特征对地表粗糙度长度的改变不是很明显, 动量总体输送系数随气流增强而增大; 而当风速较大时, 强风速会使植被高度发生改变, 动量总体输送系数随气流增强而减小. 另外, 感热总体输送系数与近地层气温之间也存在二次曲线关系. 动量总体输送系数与近地层风速之间的关系、感热总体输送系数与近地层气温之间关系的建立为总体输送系数参数化提供了重要途径, 同时该方案避免了对动力学粗糙度长度和热力学粗糙度长度的求解. 关键词： 总体输送系数 参数化 湍流通量 相似性函数     

黄土高原半干旱区露水形成的大气物理特征研究

运用2009年在黄土高原典型半干旱区定西的观测资料,分析了半干旱区露水变化特征及其大气影响因子.研究结果表明:在黄土高原半干旱区秋季,日最大凝结量可以达到0.33 mm,最小日凝结量0.09 mm,日平均凝结量为0.23 mm,这对半干旱区而言是可观的水分输入;露水凝结持续时间可以长达14 h.露水的出现频率与风速、大气相对湿度、气温、地-气温差等大气影响因子有显著关系.露水的形成机理十分复杂,是湿度因子、热力因子和动力因子综合作用的结果.在露水形成过程中,大气湿度是内因,为露水形成提供所需水汽;温度则是露水形成的关键,为露水形成提供"源动力",而风速则是重要的外部影响因素,既可以促进露水形成,也可以阻碍露水形成,是露水形成过程中不确定因子.从露水发生频率的分布特征来看,在风速0.5—2 m/s、相对湿度>80%及温度-露点差-3—6℃时、地-气温差<±2℃条件下更易形成露水. 关键词： 黄土高原半干旱区 露水形成 大气影响因子 发生频率     

利用气象要素估算海洋大气近地层光学湍流

基于近地层相似理论以及极端层结下对该理论的修正,建立了海洋大气近地层光学湍流估算模型,并进行了数值分析。结果表明:当气温与海温相差较大时,温度起伏对光学湍流贡献最大;当气温与海温相差较小时,海面湿度越小,光学湍流越强;在较低湿度条件下,尤其在红外窗区,湿度扰动对光学湍流贡献起支配作用。当气温小于海温时,光学湍流先随海面风速增大而增强,后随风速增大而减弱;当气温大于海温时,光学湍流总体上是伴随海面风速增大而减弱。当气温小于海温或与海温接近时,与可见光和近红外波段相比,红外窗区光学湍流显著偏强;当气温远大于海温时,两波段光学湍流接近。在中性和近中性层结下,大气折射率结构参量C2n依赖于垂直高度的负幂指数接近-2/3,伴随海面大气层结稳定度或不稳定度增强,C2n依赖于垂直高度的负幂指数的绝对值分别逐渐减小或增大,并分别趋近于稳定极限下的0或不稳定极限下的-4/3。     

星载激光测风雷达的光束扫描及风场反演

激光测风雷达通过多普勒频移来确定激光束视线方向大气风场的速度知矢量。由这些测得的矢量可反演大气风场群速的速度矢量。文讨论 用单一激光多普勒风速仪系统,激光束采用圆锥扫描方式,在扫描圆锥的垂直截面上取四个正交点上的多普勒风速矢量。通过这四个矢量,利用空间解析几何的知识,最终推导出观测视场上风场的水平和垂直方向的矢量分量。     

Rayleigh散射Doppler激光雷达风场反演方法改进

在Rayleigh散射Doppler激光雷达的风场反演过程中,除了温度、压强等因素之外,风速反演结果的 准确性还受到Mie散射信号的影响．当Mie散射信号较强时,尤其是遇到高层云或火山灰等情况,如果仍不考虑 气溶胶信号,由于温度不确定度和气溶胶信号的综合影响,风速反演结果将与真值偏差很大．本文提出了利用 激光雷达在垂直方向的测量信号同时反演后向散射比和大气温度的非线性迭代算法,并优化给出了最佳的 初始发射激光工作点．仿真试验结果表明:该方法可以准确有效地反演后向散射比;将该方法结合非线性迭代 风速反演方法,可以有效消除气溶胶后向散射信号的影响,进一步提高大气风速和温度的反演精度．     

近50年来中国东、西部地面太阳辐射变化及其与大气环境变化的关系

利用1961-2011年中国东、西部地区地面太阳辐射和长期气象数据观测资料, 综合分析了东、西部地区地面太阳总辐射的变化特征, 并结合云量、日照百分率、风速、相对湿度等分析了影响东、西部地面太阳总辐射的变化原因. 结果表明: 近50年来东、西部地区地面太阳总辐射整体呈下降趋势, 下降幅度有所不同; 20世纪90年代之前大部分地区地面太阳总辐射呈下降趋势, 之后呈缓慢增加; 东西部各地区地面太阳总辐射与日照时数间存在显著相关性; 分析影响地面太阳总辐射减少的因素, 东部地区地面太阳总辐射与日照百分率呈显著正相关, 日照百分率是影响地面太阳总辐射减少的主要因素, 总云量与低云量已不是东部地区影响太阳辐射的主要因素; 西部地区地面太阳辐射与云量相关性较低, 主要受大气污染和日照百分率的影响. 风速成为影响地面大气辐射的一个重要因子, 并且风是驱逐大气对流层雾霾等大气污染的主要因子, 这进一步证实了大气污染已经成为影响地面太阳辐射的重要因素, 尤其在中国东部地区.     

基于碘分子吸收池的新型瑞利多普勒激光雷达

研制了一套使用种子源直接放大激光器和时分复用收发的新型瑞利多普勒激光雷达。激光器通过对种子源进行多级光纤和固体功率放大,获得了稳定的60 W高平均功率脉冲激光输出。脉冲激光通过时分复用发射系统向垂直、正西和正北方向交替发射进入大气,从三个方向接收到的激光大气回波信号经过光纤合束后送入同一套碘分子吸收池中进行多普勒鉴频。基于上述系统设计开展了系统探测性能仿真研究和实验验证对比分析,仿真结果表明,系统能够在时间分辨率为30 min、垂直高度分辨率为1 km条件下完成大气温度和经纬向水平风速的同步测量,其中60 km高度处温度理论测量误差为1.99 K,经纬向水平风速理论测量误差为4.78 m/s。系统的验证实验结果表明,60 km高度处大气温度的实测误差为2.4 K,经纬向水平风速的实测误差分别为8.7 m/s和8.5 m/s,反演结果与大气模式和卫星探测结果进行对比呈现了较好的一致性。     

大气云层分布的偏振激光后向散射研究

 利用大气激光后向散射垂直剖面图与消偏振度相结合的方法,分析CALIPSO卫星偏振激光雷达的后向散射信号。以2008年11月23日和24日的CALIPSO卫星数据为例,研究了北京地区大气中云层在可见光和红外光波段的垂直和水平分布特征。利用交互式数据语言IDL(interactive data language)得到大气后向散射强度的垂直分布及其消偏振度,根据垂直剖面图可以直观地观测大气中各成分（如气溶胶、低空云和卷云等）的空间分布情况,并且能清楚地显示大气边界层的高度,由消偏振度可准确获得云层的分布高度及厚度。观测数据的处理结果表明：在海拔高度3 km~7 km存在厚度为2 km~2.5 km的云,其消偏振度约为0.2。     

积雪污染物含量高光谱遥感监测研究

积雪中的污染物含量可以用来反映区域和全球范围内人类活动对环境的污染,但是迄今为止,对大范围或人类活动难以到达的地区进行积雪污染物含量时空监测的研究尚不多见.文章通过模拟大气沉降实验,应用光谱学技术分析了不同污染物含量对积雪反射光谱的影响,而后分别利用构建特征指数法、主成分分析法、BP神经网络以及RBF神经网络模型对积雪污染物含量预测,表明神经网络模型结合高光谱遥感数据方法能够较为准确地估算积雪污染物含量.     

基于支持向量机估算大气光学湍流廓线的研究

主要利用支持向量机的机器学习方法开展估算大气光学湍流廓线的研究。通过选取沿海地区实测探空数据,利用温度、压强、相对湿度、风速、风速切变和温度切变实测廓线数据,依据支持向量机估算得到不同日期的大气光学湍流廓线,并与实际测量值进行比较。误差分析结果表明:在2018-05-05和2018-05-10,估算的大气光学湍流廓线与实际测量廓线的均方根误差分别为0.4461和0.3939,相关性分别为70.42%和62.17%。研究证明:根据实测数据训练学习得到的支持向量机模型能够较为准确地估算沿海地区大气光学湍流廓线,虽有一定误差,但大致趋势吻合,验证了支持向量机方法估算大气光学湍流廓线的可行性,从而为利用常规气象探空数据直接估算大气光学湍流廓线,并为建立相关模式的可能性打下基础。     

ARGO-YBJ实验“Scaler模式”计数的气象效应

对中意合作西藏ARGO-YBJ实验“Scaler模式”下次级宇宙线计数的气象效应进行了讨论,计算了计数率与大气压强、室外温度、大气电场及实验大厅内温度、湿度等5个气象参量的偏相关系数。结果表明,大气压强与次级宇宙线计数有很强的负相关,与室外温度也有一定的负相关,而实验大厅顶部的大气电场与实验记录的次级宇宙线计数基本没有关联。另外,实验大厅内温度也是影响次级宇宙线地面测量的一个重要因素,实验大厅内的湿度也有一定影响。随着符合多重数的增加,实验大厅内温度和湿度的影响变得不再重要。另外,对次级宇宙线计数率进行了多参量的气象效应修正。结果表明,这种修正是可靠的,为进一步利用ARGO-YBJ实验“Scaler模式”下的实验数据进行各种物理分析打下了基础。