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1.
2.
深入探讨了柴达木盆地盐湖区土壤黑碳分布及土气交换特征。研究结果显示,研究区土壤总黑碳含量范围为0.50~6.79 g/kg,平均值达到1.64 g/kg;土壤烟炱组分黑碳含量范围为0.50~4.75 g/kg,平均值达到1.144 g/kg;气溶胶黑碳含量范围为0.34~4.92μg/m~3,平均值达到0.98μg/m~3。柴达木盆地盐湖区盐湖资源的大量开采和工业化生产等可能造成该地区黑碳大量排放。盐湖区土壤黑碳稳定碳同位素值(δ~(13)C_(BC))在-25.33‰~-23.46‰之间变化,平均值为-24.21‰,表明该地区土壤黑碳来源可能受C_3植物和化石燃料来源的共同影响。首次运用逃逸系数探讨了柴达木盆地盐湖区黑碳土气交换行为,结果表明研究区黑碳土气交换行为确实存在,但存在一定程度的模拟不确定性。 相似文献
3.
为了解经济迅速发展背景下格尔木河流域水体中痕量元素分布、水环境质量现状和生态风险,对格尔木河9个采样点水样21种痕量元素的分布及相关性进行了分析,以Cu、Zn、Hg、Cd、Cr和Pb为目标重金属,评估了格尔木河水质现状及生态风险。结果表明:重金属Pb浓度在所有水样中均低于检出限,其它痕量元素浓度在0.001(Cd)~6297.013(Sr)μg·L~(-1)范围变化。根据相关性分析,推测格尔木河水体中Li、Sc、Ti、V、Cu、Ge、Rb、Sr、Mo、Cd来源可能相同。采样点水样6种重金属浓度均达到地表水环境质量I类的标准。采用5种方法评价了格尔木河水质现状,研究区水质处于无污染的理想状态。格尔木河重金属引发的潜在生态风险处于低风险水平(生态风险指数变化范围为0.35~0.68)。 相似文献
4.
The Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer(VISSR) onboard the Fengyun-2(FY-2) satellite can provide valuable thermal infrared observations to help create a precipitable water vapor(PWV) product with high spatial and temporal resolutions. The current FY-2/VISSR PWV product in operation is produced by using a traditional two-band physical split-window(PSW) method, which produces low quality results under dry atmospheric conditions. Based on the sensitivity characteristics of FY-2 F/VISSR water vapor channel and two split-window channels to atmospheric water vapor, this study developed a new, robust operational PWV retrieval algorithm for FY-2 F to improve the operational precision of the current PWV product. The algorithm uses a modified three-band PSW method, which adds a scale for the water vapor channel in the improved three-band PSW method. Integrated PWV products from the radiosonde data in 2016 are used here to validate the precision of the PWV retrieved by the modified three-band and traditional two-band PSW methods. The mean bias, root mean square error(RMSE), and correlation coefficient of the PWV retrieved by the modified three-band PSW method are 0.28 mm, 4.53 mm, and 0.969, respectively. The accuracy is much better than the PWV retrieved by the two-band method, whose mean bias, RMSE, and correlation coefficient are 12.67 mm, 29.35 mm, and 0.23. Especially, in mid-or high-latitude regions, the RMSE of the PWV is improved from 10 to 2 mm by changing the inversion in the two-band method to the modified three-band PSW method. Furthermore, the modified three-band PSW results show a better consistency with the radiosonde PWV at any zonal belt and season than the two-band PSW results. This new algorithm could significantly improve the quality of the current FY-2 F/VISSR PWV product, especially at sites where the actual PWV are lower than 15 mm. 相似文献
5.
为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。 相似文献
6.
基于双置乱的图像加密算法 总被引:2,自引:2,他引:0
对图像进行置乱操作是实现图像加密的一种有效手段,它的加密效果依赖于所选择的置乱矩阵。文中讨论了混沌序列的特性,利用混沌序列对初值条件的敏感性生成位置置乱矩阵和灰度置乱矩阵,二者结合完成图像信息的加密。实验证明,所提算法是高效的、安全的。 相似文献
7.
复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
C波段雷达定量降水估计(QPE)精度受到很多因素的影响,主要包括:(1)雷达标定,(2)非气象回波的干扰,(3)降水物垂直空间变化,(4)地形或地物的严重遮挡,(5)Z-R关系的代表性,(6)雷达拼图的质量,(7)雷达观测回波衰减等。文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1 h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6 min。通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1 h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3 mm以下,相对误差稳定在50%左右,相对偏差保持在?30%以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠。 相似文献
8.
Himawari-8是日本发射的新一代静止气象卫星,与前一代的MTSAT-2相比,在时间、空间分辨率上都有了很大提升,特别是红外通道数量从4个增至10个,为红外遥感沙尘提供了新的观测数据。本研究利用Himawari-8的红外观测数据,发展了仅用红外通道的沙尘全天候判识算法,可以实现对白天和夜间的连续监测。算法在前人基础上去除了可见光通道,同时引入更多红外通道来进行云检测和沙尘判识。由于一日之中,地表温度发生变化,因此针对白天和夜间设置了两套不同的判别阈值,来保证算法的全天适用性。最后通过两次沙尘事件对沙尘判别结果的分析和检验表明,遥感判识结果与地面气象站和PM_(10)观测较为一致,说明了只用红外通道全天候判识沙尘的可行性。 相似文献
9.
10.
手绘军队标号识别是基于草图的战场态势表达的重要组成部分.针对现有的草图特征手工提取方法费时费力,以及依靠数据驱动的深度学习方法泛化能力受到训练数据多样化制约的问题,提出一种注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法.首先构建了特征提取模型Sketch-Net,实现手绘军队标号特征的初步提取;然后引入注意力机制模块,分别捕获特征在通道和空间位置中的依赖关系,增强模型提取特征信息的有效性.结果表明,提出的方法在建立的军队标号数据集上的识别正确率达到95.75%,能有效应用于手绘军队标号的识别. 相似文献