从数据到信息--地球环境遥感中的电磁散射与辐射传输

论述了地球自然环境中电磁散射信息与辐射传输的理论研究进展,以及以散射辐射理论模拟为基础,用星载遥感观测数据进行各类环境特征参数的反演,提出了从多源数据到地球定量科学信息的若干研究方向与课题.     

适用于桥梁截面温度场计算的太阳辐射模型研究综述

为选择更适用的太阳辐射计算模型进行桥梁截面积温度场分析,对国内外不同的太阳辐射计算模型进行归纳总结,主要包括桥梁截面温度场分析中必备的太阳总辐射、太阳直接辐射和太阳散射辐射.对比分析不同数值计算模型之间的异同点及其适用范围.分析发现基于日照时数的日太阳总辐射经验模型ngstr9m-Page模型应用最多,其线性表达式的计算量小且满足精度要求;日太阳总辐射可采用Collares-Pereira and Rabl模型换算为逐时太阳总辐射;逐时太阳直接辐射和逐时太阳散射辐射可分别采用Hottel模型和Liu and Jordan模型进行计算.所总结的逐时太阳辐射计算模型可作为边界条件开展桥梁截面温度场分析.     

青藏高原的散射辐射特征

利用大量连续观测数据阐明了青藏高原散射辐射的时间变化特征,揭示了晴空指数(Rs/Ro)与散射辐射的关系,以及不同晴空指数条件下散射辐射随太阳高度角的变化.散射辐射日最高值出现在午后,年最高值出现在4月份.日晴空指数小于0.3时,太阳辐射基本以散射辐射形式到达地面,日晴空指数大于0.3时,散射辐射占总辐射的比例随晴空指数的增加而呈线性递减.日晴空指数达到0.45左右时,散射辐射占大气外界太阳辐射日总量的比例最高.散射辐射随太阳高度的蛇呈指数递增,但晴空指数在0.3～0.7范围内时,散射辐射随太阳高度角的变化最为明显.     

基于SAIL模型模拟的农作物冠层直射与散射光合有效辐射吸收比例特性研究

为明确太阳直接辐射及散射辐射在进入冠层被冠层吸收以及两者对总光合有效辐射吸收比例(FPAR)造成的影响, 利用SAIL模型模拟不同条件下的直射FPAR、散射FPAR以及总FPAR, 分析影响总FPAR变化的主要因素以及直射FPAR与总FPAR之间的差异。结果表明: FPAR随叶面积指数(LAI)的变化存在饱和现象; 能见度为5, 15, 30 km时散射FPAR对总FPAR的贡献分别是52.6%, 29.3%和21.7%, 随能见度的变化, 直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到13.2%; 随太阳天顶角的变化, 直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到10.29%, 这一误差是由散射FPAR引起的。因此, 在进行植被冠层FPAR遥感反演建模时, 直射FPAR与散射FPAR需要单独建模, 总FPAR则需要根据由天气条件决定的直、散射辐射比例计算得到。     

基于气象和空气质量观测数据的日太阳辐射估计

研究城市气象参数与城市近地面污染物对水平面太阳辐射强度的影响,并尝试建立水平面太阳辐射与气象、城市空气污染物观测数据的回归模型.1)收集了广州市2009~2012年水平面日太阳总辐射、地面气象数据、近地面空气污染物历史记录数据;2)根据太阳辐射传输理论和前人相关研究进行水平面太阳辐射的影响因素分析,并对收集到的数据进行处理;3)对水平面太阳总辐射、地面气象、近地面污染物浓度的观测数据进行相关性分析,分别建立了总体样本和分区间样本下的水平面太阳总辐射与气象、空气污染物观测数据的回归模型.结果表明,用单一回归模型解释各种影响因素对太阳辐射的削弱并不合理,而分区间样本下的分段回归模型反映了水平面太阳总辐射的随气象变化和颗粒物浓度变化的规律,预测结果也较为准确.     

南极瑞穗站太阳分光辐射及大气透明状况

本文利用１９７９年－１９８０年南极瑞穗站太阳分光辐射资料＾［１－２］。统计分析了其太阳分光辐射特征及大气透明状况。初步结果表明：瑞穗站虽然地处高纬，因大气洁净仍有很强的太阳直接辐射能量；由于雪面的高反射率及大气的多次反射使得散射较大；直接太阳辐射、总辐射和反射辐射与ｓｉｎｈ有较好的线性关系；散射辐射及与总辐射比与大阳高度角和大气质量有关。文中还计算了瑞穗站的大气透明度系数，并与拉萨和北京的大气透明     

太阳辐射变化对光伏电站最佳倾角的影响分析

从中国典型资源区选取6个一级辐射站(北京、额济纳旗、格尔木、拉萨、喀什、郑州站)1961—2016年的太阳总辐射、水平面直接辐射和散射辐射数据资料,在用气候倾向估计法分析太阳辐射的变化趋势和利用Klein-Hay模型计算分析最佳倾角的基础上,分析太阳辐射变化对光伏电站最佳倾角的影响.结果显示:(1)近56年,6个一级辐射站的太阳辐射量的总体变化趋势是下降的;除格尔木市和郑州市外,其他4个城市的水平面直接辐射量呈下降趋势;从2003年开始,北京市出现散射比大于直射比的情况;1976年后,郑州市的散射比大于直射比;格尔木、喀什、拉萨市近56年的直射比均高于散射比;额济纳旗市的直射比、散射比变化不明显. (2) 6个典型资源区一级辐射站的最佳倾角随着太阳辐射量的降低而减小;北京、喀什、拉萨市的最佳倾角的下降受总辐射量和直射比的影响;格尔木市和郑州市的最佳倾角的下降受总辐射量和散射比的影响.     

昆明冬季生物地面有效紫外辐照度的理论与实测研究（Ⅱ）

讨论了散射光的反向与前向散射率R与T的变化规律,以及利用已建立的辐射传输模式,计算出了冬季昆明地面各波长的紫外辐照度和紫外积分照度,此外结合实测的地面紫外辐工对紫外传输规律及计算模式进行了比较分析,分析结果显示：散射辐射的反向散射率随高度的和波长变化趋势与对直接辐射的大致相同,波长较短紫外辐射的单次散射反照率对高度的变化敏感,另外模式的计算结果基本能够反映辐射传输的实际状况。     

基于线性回归模型的敦煌市太阳辐射预测方法

利用常规气象观测资料建立了敦煌市太阳总辐射辐照度线性回归预测模型,通过SPSS软件用残差平方和及估计标准误差方法剔除模型自变量中的冗余量,用多元线性回归模型对太阳总辐射辐照度与多个气象要素之间的相关性进行分析及对太阳辐射进行预测,结果表明,利用此模型估算的地面总辐射与实际观测值基本一致,且一天变化趋势一致,该模型能够很好的预测太阳总辐射辐照度,是一种很有发展前景的辐射预测方法。     

地下水埋深动态预测的DAMSM模型

运用动态数据反演建模方法和自记忆性方程，建立了地下水埋深动态预测的DAMSM模型。该模型将动力学计算与用历史数据估计参数相结合，预测时无需分析影响地下水埋深动态的各种因素，只需要有一定长度的地下水埋深动态观测序列资料，避免了众多数据的收集整理。实例预测表明，该模型具有较高的拟合精度和预测准确性。     

利用探空秒数据估算北京地区日最大混合层高度

研究利用北京地区L波段探空秒数据和地面日最大位温, 采用气块法反演北京地区日最大混合层高度(MMH)的可行性。将08时探空秒数据以及常规探空数据反演结果分别与对应的微脉冲激光雷达反演结果相比较, 发现前者与激光雷达反演结果的一致性好于后者, 常规探空数据垂直空间分辨率低可能是导致其反演结果误差较大的原因。分别用春夏秋冬的探空秒数据反演结果与激光雷达反演结果相比较, 发现春夏秋反演结果的一致性较好, 而冬季较差。利用08时探空秒数据结合地面日最大位温, 采用气块法反演北京地区2010—2017年的MMH, 发现MMH 每年均表现出春夏秋冬逐次递减的分布特征。通过对长期资料的统计分析发现, 北京地区日地面最高气温与850 hPa温度差定义的热力稳定度与MMH之间存在较强的正相关性。     

An Integrated Causal Path Identification Method

Finding causality merely from observed data is a fundamental problem in science. The most basic form of this causal problem is to determine whether X leads to Y or Y leads to X in the case of joint observation of two variables X, Y. In statistics, path analysis is used to describe the direct dependence between a set of variables. But in fact, we usually do not know the causal order between variables. However, ignoring the direction of the causal path will prevent researchers from analyzing or using causal models. In this study, we propose a method for estimating causality based on observed data. First, observed variables are cleaned and valid variables are retained. Then, a direct linear non-Gaussian acyclic graph models(DirectLiNGAM) estimates the causal order K between variables. The third step is to estimate the adjacency matrix B of the causal relationship based on K. Next, since B is not convenient for model interpretation, we use adaptive lasso to prune the causal path and variables. Further, a causal path graph and a recursive model are established. Finally, we test and debug the recursive model, obtain a causal model with good fit, and estimate the direct, indirect and total effects between causal variables. This paper overcomes the randomness assigning causal order to variables. This study is different from the researcher's understanding of his own model by generating some form of simulation data. The simplest and relatively unsmooth statistical learning method used in this study has obvious advantages in the field of interpretable machine learning.     

几种散射辐射模型精度的对比

通过对既有散射辐射模型的分析,结合上海地区太阳辐射实测数据,建立了各向异性散射辐射新模型,其后从天气类型、朝向、季节和倾角等方面对新模型及既有模型的精度进行了对比分析.对天气类型的研究表明,阴天或多云天时,Klucher模型、Hay模型及Skartveit和Olseth模型与实测值较为吻合;但晴天时,Perez模型和新各向异性散射辐射(NADR)模型更佳.对朝向的研究表明,对于东向和北向,Perez模型和NADR模型较为准确;而对于南向和西向,Liu和Jordan模型,NADR模型较为准确.对季节的研究表明,夏秋季Perez模型和NADR模型较为准确;秋冬季Liu和Jordan模型,NADR模型较为准确.对于倾角的研究表明,Klucher模型与实测值较为吻合,各类散射辐射模型在计算倾角较小的倾斜面散射辐射精度优于倾角较大的情况.对天气、朝向、季节和倾角等多因素的综合考虑表明,Temps和Coulson模型,Gueymard模型准确性相对较低,而NADR模型的准确性最高.     

基于辐照量的光伏电站系统效率非稳态计算方法

基于实测数据,系统分析了日辐照量对光伏阵列转换效率、逆变器效率、光伏电站系统效率的影响,结合光伏电站结构分析了影响光伏电站系统效率的因素,建立了光伏阵列转换效率、逆变器效率与日辐照量之间的非线性模型,提出了一种基于辐照量的光伏电站系统效率的非稳态估算方法。结果表明：光伏阵列转换效率、逆变器效率随日辐照量的波动导致了光伏电站系统效率随日辐照量变化。该方法可用于计算电站的月或年总发电量,能够更加准确地计算出目标电站的系统效率并预测电站发电量,在光伏电站的效率分析、运营评估等工程方面有着良好的应用前景。     

地下矿生产日报CAD动态监视与管理系统

本文利用ＣＡＤ技术建立了地下矿生产日报动态监视系统。该系统采用ＣＡＤ技术形象直观地监视地下矿生产动态；应用多级模糊层次综合评价模型和灰色预测模型及时利用生产日报信息，迅速评价当天生产总体效果和准确预测未来生产发展状况。     

成都总部经济发展水平评价及发展对策

从总部经济的概念出发，在构建总部经济发展水平评价模型基础上，对成都2007—2010年的总部经济发展水平进行评价，并将成都与北京等四大城市历年总部经济发展水平进行对比，最后提出促进成都总部经济发展的建议。     

时间精度与空间信息对神经网络模型预报PM2.5浓度的影响

以北京市为例, 利用2015—2018年空气质量监测站台资料, 通过BP神经网络、LSTM网络及CNNLSTM混合模型等多种模型, 分析时间精度和空间信息对PM_2.5浓度预报的影响。结果表明, 神经网络模型的效果普遍比多元线性回归模型好; 增加输入数据的时间精度能显著地提高 PM_2.5浓度日均值预报的准确率; 当输入数据的时间精度从一天提高到6小时后, LSTM模型的平均绝对误差从27.39 μg/m³降至20.59 μg/m³, 这种效果的提升在显著变好和显著变差的天气情况下更明显; 华北地区PM_2.5浓度分布有明显的时空特征, 第一空间模态为同增同减, 第二空间模态为南北反向; 北京市PM_2.5浓度与内蒙古、河北及天津等地区前一天的PM_2.5相关。利用CNN-LSTM混合模型学习华北地区PM_2.5的时空信息, 能进一步提高北京市PM_2.5浓度的预报水平, 使得误差降低至17.36 μg/m³。     

甘肃陇中安家沟小流域日降水格局

利用1981-2009年生长季日降水资料,对陇中黄土高原安家沟小流域日降水格局及脉动特征进行研究.结果表明:生长季年均降水量为271.56 mm,年际变异系数为29.14%.降水事件以≤5 mm的降水为主,占全年降水事件的44.55%;≥10 mm的降水频率很低,但对年降水的贡献大,占降水总量的64.87%.0～10d降水间隔期(无降水日)所占比例最大,为年无降水期的87.03%;>10d降水间隔期呈增加趋势.近30年来,≤5 mm/d的降水呈下降趋势,而≥10 mm/d的降水略有上升,年内总降水日数与降水量均呈下降趋势.     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.