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.      

郑州地区大气气溶胶光学特性的地基遥感研究

根据自动跟踪扫描光度计观测资料,利用Bouguer-Lamber定律反演郑州地区2007年2~9月气溶胶光学厚度和波长指数,分析郑州地区该时段气溶胶光学特性的季节变化和日变化情况.结果表明,郑州地区2007年2~9月1020nm气溶胶光学厚度为0.49±0.09;870nm气溶胶光学厚度为0.60±0.13;670nm气溶胶光学厚度为0.76±0.20;440nm气溶胶光学厚度为1.08±0.34.季节变化以夏季最高,秋冬次之,春季最低.波长指数春季为0.37~0.69,夏季为1.18~1.26.春季有50%以上的天气,扬尘粒子为主控粒子,而夏季城市-工业气溶胶是主控粒子之一.日变化规律与近地面污染物浓度变化一致,8:30和17:00左右出现峰值,11:30出现谷值,由于气温上升,湍流剧烈,12:30左右气溶胶光学厚度有1个小高峰,但仍处于全天的低值区.     

封洞库低渗介质地下水渗流场数值模型的参数反演

在地下水数值模拟工作中,模型参数是影响数值模型计算准确度的关键因素。对于低渗裂隙介质场,传统的参数分区方法很难准确地刻画低渗裂隙介质场的非均质性,因此需要利用有效的方法优化数值模型参数,使其计算结果更加准确、可靠。建立了烟台某地下水封洞库的低渗介质地下水渗流场数值模型,并对模型中的关键参数——岩体渗透系数进行了参数反演,得到了模型中两个关键层位的岩体渗透系数场。结果表明:研究区岩体渗透系数表现出强烈的非均质性,丁烷洞库在-94～-100m深度上形成了强渗透带,造成丁烷洞库地下水涌水量偏大。参数优化后的数值模型的计算精度进一步提高,能够准确地刻画地下水封洞库的运行状态。     

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.     

基于模拟-优化方法的地下水污染源溯源辨识

以抚顺市某煤矸石堆放场为研究区,根据研究区的实际条件建立地下水污染质运移模拟模型,预测地下水污染质未来时空变化特征.基于正演预报结果构建了假想例子,应用模拟-优化方法对地下水污染源源强及场地的渗透系数进行反演识别.为减小优化模型反复调用模拟模型所产生的计算负荷,分别采用Kriging方法和BP神经网络方法建立了模拟模型的替代模型.最后运用模拟退火法求解优化模型,得到反演识别结果.研究表明：应用Kriging方法建立的替代模型输出结果的平均相对误差为0.3%;应用BP神经网络方法建立替代模型的输出结果平均相对误差为1.5%,应用两种替代模型对污染源源强识别的相对误差均小于0.5%,对场地两个参数分区渗透系数识别的相对误差均不大于5%.综上,应用Kriging方法建立的替代模型精度高于BP神经网络方法,利用基于两种替代模型的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行同步识别精度可以满足实际需求,是有效可行的.     

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。     

基于WRF模型与气溶胶光学厚度的PM2.5近地面浓度卫星反演

为了反演高分辨率的PM_2.5近地面浓度,利用WRF(中尺度气象模型)模拟的大气相对湿度、风速、边界层高度等气象因子对AOD(气溶胶光学厚度)分别进行订正,以逐步提高AOD与近地面ρ(PM_2.5)间的相关性;分析不同反演模型的统计学特征,优选反演模型,并利用最优模型反演中国中东部地区2014年年均ρ(PM_2.5)的空间分布特征.结果表明:AOD经相对湿度订正后,其与近地面ρ(PM_2.5)的相关性显著提高,相关系数达到0.77;同时引入相对湿度、风速2个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_2.5)的相关系数升至0.79(n=145,P<0.01);同时引入相对湿度、风速和边界层高度3个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_2.5)的相关系数进一步升至0.80(n=145,P<0.01).模型反演表明,研究区域内ρ(PM_2.5)年均值大于35 μg/m3的面积高达334.49×104 km2,占研究区域面积的83.2%,并且高污染地区与人口密度高度重合.分析表明,北京、天津、河北、山东及河南等典型重污染省、直辖市分别有96.30%、100%、78.16%、98.86%、100%面积的ρ(PM_2.5)超标,分别约有99.97%、100%、96.41%、98.88%、100%人口生活在空气质量超标地区.      

基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演

藻蓝蛋白是蓝藻的标志性色素,利用遥感反演藻蓝蛋白浓度的时空分布对于蓝藻水华监测和预警具有重要意义.太湖水体光学特性时空差异较大,传统的藻蓝蛋白遥感反演方法在太湖各湖区各季节的适用性有限.因此,本文采用先分类再反演的策略,基于水面反射率光谱分类进行太湖藻蓝蛋白浓度反演建模.首先采用逐步迭代的K均值聚类方法实现光谱分类;然后分别利用每一类的训练样本光谱数据建立最适用于该类的藻蓝蛋白反演模型;最后利用每一类的检验样本光谱数据进行反演模型精度评价.为了对比,同时采用不分类的传统方法进行反演建模和精度评价.检验结果表明:基于不分类的传统建模方法得到的均方根误差RMSE=14.14μg·L-1,平均相对误差σ=59.1%,反演结果和实测数据可决系数为0.46;基于光谱分类的建模方法得到RMSE=8.47μg·L-1,σ=31.3%,反演结果和实测数据可决系数为0.87.因此,基于光谱分类的藻类蛋白反演方法有效地提高了反演精度,可以为其它水体的藻蓝蛋白浓度反演提供借鉴.     

2013年1月华北地区重霾污染过程SO2和NOx的CMAQ源同化模拟研究

以2006年中国地区的INTEX-B排放清单为基础,采用CMAQ模式污染源同化方法,反演更新了2013年1月重霾污染过程华北地区的SO₂和NO_x排放源;应用WRF-CMAQ模式以及2006年INTEX-B初始排放源和2013年1月改进的排放源,分别模拟了1月9-15日和28-31日两次持续重霾污染过程的SO₂和NO₂浓度,并与华北地区47个环境监测站点实测值进行对比,重点分析了基于初始源和同化反演源的模拟效果及其改进原因;本文亦采用2012年清华大学编制的东亚地区MEIC排放清单评估了SO₂和NO_x同化反演源的合理性.分析结果表明:①CMAQ模式污染源同化方法可适用于重霾污染过程,即采用同化反演源模拟的SO₂、NO₂浓度时空变化特征与实测值较一致,而且可反映SO₂、NO_x排放源强的动态变化特征;②基于同化反演源的SO₂、NO₂浓度模拟效果明显优于2006年INTEX-B排放源,其时间变化趋势与实测值较一致,而且可模拟重霾污染过程SO₂、NO₂浓度的峰值;③采用反演源模拟的SO₂、NO₂浓度空间区分布特征与实测值较一致,而且可较好反映重污染区的极值分布特征;④经污染源同化改进后SO₂、NO₂模拟浓度与实测值的相关系数有所提高,误差明显减小;SO₂的改进效果略优于NO₂,这与污染源对两种污染物浓度的影响差异有关;⑤初始源中SO₂、NO_x排放源的空间分布和强度与2012年清华大学编制的排放源强差异较大,而同化反演源的空间分布和强度均接近于上述2012年排放源,较好反映出重点地区的高污染源分布特征.本文研究结果将为改进重霾污染过程的空气质量预报、减小自下而上建立的排放源清单不确定性、评估SO₂、NO_x等排放源的影响效应以及不同气象条件下区域排放源的动态调控等提供新技术途径和研究思路.