基于站点观测和模式模拟的北京市土壤湿度

为了获取全面的地面表层的时空变化信息,研究行政区域尺度内的水循环和能量循环,必需结合模型模拟和站点观测。基于国家气象局开发的时空连续的CLDAS土壤湿度产品,结合已获取的北京市区域内82个监测站点的逐日土壤湿度监测数据,评估CLDAS土壤湿度产品在行政区域尺度内的准确性与一致性,进一步获取北京市行政区域内的精确、全面、连续的土壤湿度时空变化信息,并在此基础上分析北京市土壤墒情时空变异特征。对比分析CLDAS产品和站点观测两种土壤湿度数据显示,北京市2013年10月1日至12月31日范围内CLDAS产品具有以下特点：CLDAS产品基本与观测数据具有一致变化的趋势,除顺义外CLDAS产品均高于观测数据。当日20∶00的土壤湿度均高于8∶00的土壤湿度,在平均气温降为0 ℃后,土壤湿度波动剧烈,20∶00与8∶00的土壤湿度出现显著差异。在时间尺度上,随着降水的减少,北京市的土壤湿度在逐渐降低。在空间尺度上,北京市干旱范围在逐渐扩大,并且呈现以昌平为中心的极旱逐渐蔓延至多个区。由于顺义区土壤相对湿度较高,呈现另外一个以顺义为中心的土壤相对湿度逐渐变小的区域,但空间范围变化较小。     

雷达电磁环境的联合建模与仿真

随着雷达灵敏度、精度的提高,对电磁环境的依赖性也越来越大。首先分析了美军的联合建模与仿真系统（JMASS）,指出建立一个综合的、可重用的雷达电磁仿真环境是电子战仿真的关键;重点研究了基于球不变随机过程（SIRP）的K分布杂波模型,以及地面／海面的多路径效应模型;最后建立了雷达电磁环境的模型并进行了仿真。     

雷达电磁环境的联合建模与仿真

随着雷达灵敏度、精度的提高,对电磁环境的依赖性也越来越大.首先分析了美军的联合建模与仿真系统(JMASS),指出建立一个综合的、可重用的雷达电磁仿真环境是电子战仿真的关键;重点研究了基于球不变随机过程(SIRP)的K分布杂波模型,以及地面/海面的多路径效应模型;最后建立了雷达电磁环境的模型并进行了仿真.     

利用TM影像反演广州市气溶胶光学厚度空间分布

利用2005年7月18日摄录的广州市TM影像,在相关研究基础上建立了适合于复杂大气状况城市尺度的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)反演模型,研究了广州市30m空间分辨率的AOD空同分布,并与同期的广州市地面9个空气质量监测站的PM10浓度进行比较.结果表明,利用TM影像较好地反演了广州市AOD空间分布.地形、植被、建成区分布是影响广州市AOD空间分布的主要因素,AOD按照高山植被区、靠近建成区的山地植被区、建成区与平原植被区的顺序逐渐增加.地面监测的PM10浓度与AOD的相关系数为0.717,基于TM影像反演的AOD可较好地反映当日地面污染物PM10的空间分布.     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。     

结合航空遥感监测油库火灾污染模拟实验研究

油库火灾是油库事故中极其常见、危害特别大的事故之一。油库火灾事故影响范围大,伴随高温高热,同时释放大量有毒有害污染物质。利用常规地面监测手段往往不能满足其大范围、快速和远程监测识别的要求。针对地面监测的缺点,文章结合航空遥感进行了模拟油库火灾污染的监测识别研究,利用可见光、红外传感器监测了油料的燃烧过程。为了获得真实环境中油料燃烧污染物的扩散规律,该实验设计了三维一体的地面监测方式,测定了不同空间高度、不同距离上的污染物质的量。实验结果表明,模拟火灾对环境产生的污染物浓度较高,造成的热污染可影响到距离实验中心50 m左右的范围。同时,应用航天遥感可以较为清楚的了解热污染范围,污染物影响范围。在此基础上分析了航天遥感监测油库火灾污染的方法手段的可行性。     

基于极化SAR的河流有机物污染监测研究

选择我国南方水质变化梯度较为明显的典型河流为对象,分析基于C波段极化合成孔径雷达(极化SAR)的河流水污染监测评估技术.引入了随机粗糙面电磁散射理论对污染水域的散射特性进行了建模,研究了水体污染可能对散射模型及参数的影响,分析了同步得到的极化SAR数据与水体常用污染指标的监测数据.通过比较19个采样点的后向散射系数与同步监测的水质指标,发现化学需氧量(COD)与HH和VV通道的后向散射系数比成正相关性,这与由电磁理论建立的散射模型及水体污染对散射模型参数影响的分析相符.利用最小二乘法,拟合得到了利用HH与VV通道后向散射系数比来反演化学需氧量的公式,拟合结果的相关系数达到0.90.本研究建立了利用极化SAR的HH与VV通道后向散射系数比监测水体有机物污染的模型,该模型主要通过分析同步监测数据获得,基于电磁散射理论的分析支持了该模型的有效性.     

地质雷达在环境工程中的应用和发展

简要介绍了地质雷达技术,着重分析总结了地质雷达在环境工程,例如水文地质调查、土壤湿度测定、垃圾场调查、古建筑保护及考古中的应用,讨论了地质雷达的局限性及其发展趋势。     

基于AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度研究进展

随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。     

核电站温排水地面试验监测研究——以阳江核电站为例

本研究以阳江核电站附近海域作为温排水地面试验的研究区,根据实验区域的大小和周边海域范围的情况,制定地面测量航线的点位分布,根据航线测量的各点水体温度进行温排水空间分布范围提取与温升等级划分。试验结果表明,靠近排水口处温度值较高,且随深度增加温度值降低,随着空间距离逐步远离排水口,温度逐渐降低且温升变化缓慢,到达一定空间距离后温度基本保持不变。排水口附近温排水影响深度主要集中在2m左右,4m以上深度影响较小。地面试验手段是温排水监测的直接手段,在核电站发电过程中,应按一定时间需求定期开展相关试验,进而为海域生态环境提供安全保障。     

航海雷达溢油信息采集分析模型

首先阐述了航海雷达海杂波图像溢油提取分析的工作原理和国内外研究现状,基于SPx、OpenCV、Matlab等软件技术和HPx航海雷达信号采集卡,提出溢油数据采集分析工作流程和软硬件架构体系,实现航海雷达溢油信息采集分析模型,并结合大连716溢油事件的实际案例进行验证。该模型在保证航海雷达原有导航避碰功能的基础上,进行原始信号转换,同步实现海上溢油监测,为海上溢油监测预警、溢油轨迹回推、溢油应急处置等工作提供数据基础。     

监测浒苔灾害的微波遥感数据选取

2008年奥帆赛举办地青岛海域出现了大面积的浒苔自然灾害,利用卫星遥感监测浒苔能够达到快速准确的效果.本文使用RADARSAT-1、ENVISAT-ASAR、ALOS-PALSAR三种星载雷达传感器的数据,首先进行了影像预处理,并且针对浒苔的影像特征提出了一种基于灰度值的影像分析方法,该方法能够快速的对监测浒苔灾害的星...     

航海雷达溢油监测技术研究

航海雷达可以克服夜间或者恶劣天气,全天时探测海上溢油目标,在海上溢油监测领域中具有广阔的应用前景。以大连"7.16"事件中监测到的雷达溢油图像为数据基础,基于航海雷达溢油监测原理,提出了采用卷积、Otsu和均值滤波算法,进行雷达图像降噪处理;利用图像整体均值运算,确定溢油监测的有效范围;采用阈值二值化与面积判别的方法,锁定油膜位置。相对专家解译和C-V水平集方法,本文所述的方法能够自动识别油膜信息,且具有较高的运行效率。     

面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究

总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L~(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L~(-1)和0.028 mg·L~(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果.     

基于高分1号卫星和地面实测数据的杭州湾河口湿地植物物种多样性研究

遥感监测河口湿地植物物种多样性对于湿地生态环境的保护具有重要意义,利用遥感卫星准确反演湿地植物物种多样性一直是研究的难点。研究以杭州湾河口湿地植物为研究对象,利用地面实测数据,采用植物物种丰富度指数和Simpson指数分析了该湿地植物物种多样性水平。结合高分1号卫星影像,运用半变异函数对该区域植物物种多样性进行了空间异质性分析,探讨了高分1号卫星归一化植被指数（NDVI）用于湿地植物物种多样性监测的最佳遥感尺度,分析该植被指数与植物物种多样性指数的相关性,构建和应用了杭州湾河口湿地植物物种多样性遥感监测模型。结果表明：高分1号卫星NDVI监测湿地植物物种多样性的最佳尺度为19×19像元,利用该尺度及构建的遥感监测模型所得到的杭州湾河口湿地植物物种多样性水平与实际情况相吻合。研究证明利用高分1号卫星可快速有效地监测杭州湾河口湿地植物物种多样性水平。     

烟囱高度和夜间城市热岛效应对污染物输送和扩散的影响

人口的发展和工业密集的城市,增加了地面粗糙度及热排放量,形成城市热岛环流。周明煜等根据北京地区台站资料研究北京市城市边界层结构。本文以输送扩散方程,通过积分边界层控制方程组,得到城市热岛和中尺度城市热岛环流。由此产生的气象要素场作为输送扩散方程所需的气象场,去     

淮北地区一次春季浮尘天气成因研究

利用激光气溶胶雷达和风廓线雷达,结合卫星遥感资料、地面气象要素资料、大气气溶胶浓度资料和HYSPLIT模型,研究了2017年5月5—8日淮北地区一次沙尘天气过程的特征.结果表明,2017年5月5—6日上午的浮尘(过程1)是由西北-华北地区的远距离输送所致,其中PM_(10)峰值浓度高达766μg·m~(-3),而6日下午—7日的浮尘(过程2)是冷空气回流所导致.外源输入、气象要素和垂直风场的变化为浮尘天气的发生和维持创造了有利条件,降水的出现使本次浮尘天气过程结束.激光气溶胶雷达可以有效监测此次浮尘天气的大气气溶胶消光系数的空间分布,能直观准确地反映出污染物的分布聚集情况以及时空变化,对大气污染监测具有重要意义.本研究还提出了适合江苏地区的浮尘客观判定方法,SO_2/PM_(10)、NO_2/PM_(10)以及PM_(2.5)/PM_(10)的比值可以有效判别浮尘天气.     

基于Stacking的地面PM2.5浓度估算

为了解决地面PM_2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM_2.5浓度估算模型,将AOD、PM_2.5和各气象参数以及与PM_2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM_2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。     

基于卫星雷达数据的鄱阳湖湿地水面检测与淹露分析

以鄱阳湖自然保护区湿地为例,对多时相、多极化的合成孔径雷达(ENVISAT ASAR)数据作主成分分析,得到主成分分量影像,其中次要分量波段包含大部分的局部变异信息,使用主成分分量波段和log算子提取了ASAR影像中湿地淹没变化信息.结果表明,鄱阳湖自然保护区湿地对外湖水位变化有滞后效应,但总体上,其淹没变化仍显著地受到鄱阳湖外湖洪水的影响.与分类后检测法、分类前变化探测法等方法相比,所采用的变化检测方法可得到更为理想的ASAR影像湿地淹没变化信息提取的精度.使用同极化/交叉极化组合模式的ASAR数据对水面变化检测的精度明显优于同极化波段(HH/VV)组合的数据.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.