基于高光谱特征提取的藻类叶绿素a反演模型

选取自然界中分布较广泛的小球藻和铜绿微囊藻为研究对象,进行室内藻类光谱试验,同步测定其ρ(叶绿素a),并分别建立基于混合高斯函数的小球藻和铜绿微囊藻高光谱信息模型. 在此基础上,利用模拟退火算法实现模型的非线性参数拟合,提取这2种藻的高光谱特征,通过非线性回归分析,反演得到分解后的高光谱信息模型的峰高(h_i)与ρ(叶绿素a)的定量模型,实现对水体中小球藻和铜绿微囊藻ρ(叶绿素a)的预测. 结果表明:藻类高光谱特征提取算法能有效揭示小球藻和铜绿微囊藻的光谱本质特征,并得出相应的小球藻和铜绿微囊藻叶绿素a反演模型.      

UNCERTAINTY OF EXTREME FLOOD ESTIMATES INCORPRATING HISTORICAL DATA1

ABSTRACT: The ability to predict extreme floods is an important part of the planning process for any water project for which failure will be very costly. The length of a gage record available for use in estimating extreme flows is generally much shorter than the recurrence interval of the desired flows, resulting in estimates having a high degree of uncertainty. Maximum likelihood estimators of the parameters of the three parameter lognormal (3PLN) distribution, which make use of historical data, are presented. A Monte Carlo study of extreme flows estimated from samples drawn from three hypothetical 3PLN populations showed that inclusion of historical flows with the gage record reduced the bias and variance of extreme flow estimates. Asymptotic theory approximations of parameter variances and covariances calculated using the second and mixed partial derivatives of the log likelihood function agreed well with Monte Carlo results. First order approximations of the standard deviations of the extreme flow estimates did not agree with the Monte Carlo results. An alternative method for calculating those standard deviations, the “asymptotic simulation” method, is described. The standard deviations calculated by asymptotic simulation agree well with the Monte Carlo results.     

用实测资料对山区逆温的分析

利用云南早期温度层结探空实测资料对山区逆温的特征进行了分析,结果表明:干季逆温出现频率高,山区逆温维持时间长,逆温主要发生在低层。并对同一区域内代表不同下垫面的山区与河谷同期探空资料作了逆温层结的对比分析。     

The prenatal detection of a familial pericentric inversion of chromosome 19

A familial pericentric inversion of chromosome 19 was detected prenatally in a young primagravida. As far as the authors are aware there are no previous published reports of this rare abnormality being ascertained in this manner. The problems of counselling such a family are considered.     

气象条件对可吸入颗粒物浓度的影响

气象条件对可吸入颗粒物浓度有较大的影响,通过对鞍山市二年来的监测数据进行分析,得出了结论并提出建议.     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

一次冷锋过程中我国区域空气污染边界层特征

利用常规地面气象和探空资料、ERA-interim再分析资料、以及全国PM_2.5浓度数据,针对2015年3月7~11日一次冷空气南下的锋面天气过程中,我国华北、华东地区出现的大范围空气污染,开展了高空各层天气形势分析,以及本次过程中污染区域由北至南6个城市（北京、章丘、郑州、南阳、武汉、长沙）边界层气象要素的垂直结构及其时空演变特征的研究.结果表明：在污染前期（3月7~8日）中高纬度500hPa平直的纬向环流和地面均压场,为污染天气的发生和维持以及空气污染物的集聚提供了有利的环流场.污染中期（3月8~10日）冷空气南下,地面冷高压向华东地区移动,重污染区域随冷高压前部的弱低压场或均压场由北向南移动.伴随着天气系统移动,六个地面观测站的边界层特征在时空上表现出相似性,由北向南各站在污染期间先后出现多层逆温,风速较小,逆温层下相对湿度较大.此次多层逆温的形成是由于夜间近地面辐射冷却、冷锋移动过程中产生的锋面逆温以及边界层以上的下沉运动造成的.本研究揭示了在天气系统移动中,位于天气系统相同部位站点的边界层结构具有共同的特征,及其与空气污染的关系.     

大气红外辐射超高光谱探测仪临边探测—污染气体的反演精度和光谱通道评估

利用RFM模式,模拟计算了在研仪器—大气红外辐射超高光谱探测仪的临边探测模式下大气污染气体体积混合比的权重函数.结合仪器的可探测亮温阈值（0.3 K）,利用权重函数线性化方法,计算并分析了6种大气状态下,气体混合比廓线在不同反演精度条件下可获得的光谱通道数随切点高度的变化,并给出了可用光谱通道在不同切点高度的位置.结果表明,随着相对反演精度的降低,可用光谱通道数量增加,除热带大气外,其它5种大气在10%臭氧反演精度和5%甲烷反演精度条件下有足够的通道,可用于反演4.6 km以上的混合比廓线.CO在15%反演精度条件下,6种大气均能获得反演6.9 km以上廓线的光谱通道.近地面切点高度反演比较困难,很难获得较高的反演精度.可用光谱通道位置与气体吸收线位置特别是峰值区域一致,也与气体模拟亮温高值区一致.     

基于GA-BP的渗透系数多目标反演分析模型研究

针对渗透系数反演结果不唯一问题,以扬压力和渗流量2类渗流监测效应量为反演目标,建立了基于正交设计、有限元正分析和GA-BP相结合的渗透系数多目标反演分析模型。结合水口大坝2009—2018年渗流监测时间序列数据,开展了大坝坝体、坝基岩体渗透系数反演研究,并对反演结果进行了验证。研究结果表明:建立的渗透系数反演模型可较好地解决渗流单目标反演的缺陷,反演结果为绝对渗透系数,且反演结果真实可靠。     

1981-2014年四川不同强度霾时空特征及气候成因研究

利用四川156个气象观测站1981-2014年霾日观测资料,对区域内不同强度霾日的时空分布特征及变化趋势进行分析.结果发现：不同强度霾日数呈现轻霾和重霾显著上升、中霾下降的趋势,20世纪90年代后霾日整体偏多,其中,秋、冬季发生频率偏高,12月和1月是多发时段;不同强度年均霾日高值区集中在盆地中部、东部地区,低值区主要位于盆地西南地区,并呈现盆地中北部霾日逐年减少,盆地南部逐年增多的变化趋势.结合季节特征探讨霾日形成机理发现,春、夏季欧亚中高纬度呈现两槽一脊的环流形势,印缅槽较强,利于降水,盆地相对湿度为85%以上,高原东侧上升气流较明显,大气对流层中下层为"上冷下暖"的递减层结,利于大气污染排放物垂直交换及其对外扩散;秋、冬季高纬度以纬向环流为主,经向环流偏弱,冷空气被阻挡在盆地以北以西区域,盆地东部为下沉气流,850 hPa以下的偏东气流使东部污染物向西蔓延,青藏高原以东地区上空为显著的"上暖下冷"逆温层结,相对湿度为80%左右,地面气温增加,相对湿度下降,使霾不易向雾转换,加重霾日高频状况的发生.