天山巴音布鲁克草原植被变化及其与气候因子的关系

利用1982-2000年逐月NOAA/AVHRR NDVI的时间序列数据,分析了天山巴音布鲁克草原植被覆盖的动态变化及其与降水、气温、浅层地温等气候因子的关系。结果表明：近20 a来巴音布鲁克草原植被覆盖面积总体上呈现增加趋势,生态环境有所改善。同时,生长季（4-9月）NDVI与降水、气温和浅层地温的相关分析表明, 气温和浅层地温是影响巴音布鲁克草原植被生长的两个重要因子。     

初始几何缺陷对UOE焊管屈曲压溃影响研究

UOE焊管经过一系列成型工艺可以得到高质量的成型结果,但管道截面仍存在一定初始几何缺陷,这将对管道性能产生明显影响。通过试验测定X65钢在循环载荷下的力学性能,并利用有限元分析软件对UOE焊管成型全过程进行模拟,分析主要成型参数对管道屈曲压溃压力的影响。分别采用有限元模拟和试验测量方法确定管道截面初始几何缺陷分布情况,并采用余弦函数形式拟合几何缺陷。结果表明,扩径阶段芯轴数目将对缺陷形式产生影响,且实际厚壁UOE管道几何缺陷形式更接近梨形而非椭圆形。评估厚壁UOE管道性能时,近似认为截面形式为椭圆形可能发生过于保守的问题。     

结合模糊度和形态学指数约束的深度学习建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合。本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更全面更有针对性的改进。本文主要改进内容为：① 提出PwDeepLab网络,该网络基于DeepLab v3+网络结构,在特征融合方式和损失函数等方面进行了改进。② 提出模糊度约束方法,在固定影像块大小的情况下,通过影像模糊度约束对影像进行上采样增强。③ 提出形态学指数约束方法,通过形态学建筑物指数（MBI）约束范围拉伸增强的方法,在较少改变原始影像特征的情况下,突出建筑信息。本文在Massachusetts数据集和武汉大学的Satellite Dataset Ⅱ(East Asia) 数据集上进行验证, 2个数据集的主要建筑类型存在较大区别。本文提出的方法在2个数据集上的精度相对于DeepLab v3+分别提高了10.9%和3.8%,相对于U-Net分别提高了10.0%和9.6%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物提取效果有明显提升,且具有很好的鲁棒性和通用性。     

树轮记录的过去384a乌鲁木齐河源7月温度变化

利用采自乌鲁木齐河源上树线跃进桥东采样点的雪岭云杉树轮样本,分析了其年表特征和气候响应特点.结果表明:采样点树轮早材密度标准化年表与和大西沟气象站7月份平均最高温度具有很好的正相关关系.用跃进桥东采样点的早材密度标准化年表序列,可较好地重建乌鲁木齐河源1623-2006年的7月平均最高温度,1959-2006年48 a...     

CPS法对影响江苏台风的适用性研究

利用NCEP FNL 1°×1°再分析资料、江苏省地面自动站资料以及长三角地区新一代天气雷达资料,使用气旋相空间法(CPS)对2000—2015年影响江苏台风的相空间参数进行统计分析。经过和台风年鉴比对,CPS法能较为客观准确地描述各类路径影响江苏台风的变性过程,而结果表明:影响江苏的台风发生变性的多为登陆北上、变性前强度较强的台风。进一步分析台风"海葵"和"麦德姆"两个CPS轨迹不同的台风相空间参数,发现其参数轨迹能较好地反映台风变性过程中的热力结构和环流特征演变,与台风降水的落区和强度有一定关联,CPS参数变化明显的"海葵",台风降水范围和强度变化较大,参数变化较小的"麦德姆",降水基本位于台风本体周边。     

滇西临沧花岗岩中段离子吸附型稀土矿成矿特征研究

滇西临沧花岗岩中段岩性主体为黑云母二长花岗岩,是离子吸附型稀土矿的天然成矿母岩。研究区湿热的气候使得在地势相对平缓的中山地区形成巨厚的花岗岩风化带,依据风化程度由地表至基岩依次分为腐殖土层、亚黏土层、全风化层、半风化层、弱风化层和新鲜基岩。全风化层是本区离子吸附型稀土矿的主要赋矿层位,该层位元素地球化学特征显示,经过风化后稀土元素发生了富集和分馏,稀土矿化是以轻稀土为主。轻稀土又以La和Ce这两种元素为主。依据本区不同地貌类型建立了倾缓的山脊、平缓的山顶和低缓的山丘3种离子吸附型稀土矿成矿模式。     

基于精细温度观测的南海东北部陆坡-深海盆底层湍流混合*

南海是存在强湍流混合的边缘海之一, 但前人对南海湍流混合的研究更多关注的是中上层, 对底层则鲜有关注。本文基于高分辨率温度传感器于2019年5月在南海东北部22个站位海底上方0.5m处持续观测4.4d的温度数据, 分析了2216~3200m深度范围内底层海水温度的时间变化特征, 并探讨了地形粗糙度和内潮对底层湍流混合的影响。分析结果表明, 南海东北部各站位底层海水的温度变化量级约为10^-4~10^-3℃; 温度变化趋势与正压潮变化趋势不同, 温度能谱显示多数站位在全日和半日频带区间出现谱峰, 温度变化更多地受斜压潮影响, 全日、半日内潮起主要调制作用。陆坡-深海盆过渡区及深海盆底层的湍动能耗散率量级为10^-10~10^-9m²∙s^-3, 涡扩散系数量级为10^-4~10^-3m²∙s^-1。观测数据未能显示底层湍流混合与地形粗糙度存在明显的相关性。底层湍流混合的空间分布与过去观测到的南海北部深海盆内潮的南北不对称性分布一致。     

东北冷涡气候研究进展及展望

本文主要从东北冷涡气候研究角度,回顾和总结了东北冷涡在定义、主客观识别方法、气候特征、分类研究、影响因子、气候效应等方面的研究进展,并探讨了东北冷涡研究现状中存在的问题及未来可能的研究方向和发展趋势。识别与量化是东北冷涡气候研究的基础,客观识别结果的对比分析及其技术的完善是未来冷涡识别研究的重点。今后有针对性地开展不同类别东北冷涡的气候特征、异常成因及气候影响等,深入探究东北冷涡与影响因子相互作用的物理机制,科学客观的定量化预测,可为东北区域气候异常成因诊断和预测提供更精细、准确的科学依据。     

结合E-YOLO和水体指数约束的大面幅影像水利设施检测

水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用。传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料,存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点,遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能。本文以YOLO v3网络为基础,结合水利设施的特点,提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法,主要分为两个方面：（1）改进的YOLO算法（E-YOLO）。E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法,对小样本等问题进行优化;改进损失函数,突出置信度损失;同时使用迁移学习的方法,读取特征提取部分的预训练模型参数。（2）基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法。通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题,同时降低漏检率和误检率,再结合轮廓合并方法,优化检测结果。本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测,实验结果表明：E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果,相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25%。且有更好的稳定性;水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度,其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72%和2.70%,为遥感水利设施检测提供了良好方案。     

CTA评价颈动脉斑块成分及体积与脑血管症状相关性

目的:采用CTA探讨脉颈动脉分叉部、颈内动脉虹吸段斑块成分和体积的差异、及其对脑血管事件的预测价值。方法:纳入行颈动脉CTA检查患者100人,其中男性65人,女性35人,平均年龄(55±9)岁。根据CT值的不同区分颈动脉分叉处及虹吸段斑块成分(脂质斑块<60 HU;混合斑块60~130 HU;钙化斑块>130 HU),并测量各成分斑块体积。分别使用独立样本T检验、χ2检验分析颈内动脉虹吸段与颈总动脉分叉部各组分斑块体积及构成比差异,并计算受试者工作特征曲线(ROC曲线)及其曲线下的面积,分析斑块总体积、各成分斑块体积对预测出现脑血管症状的准确性。结果:颈动脉分叉段与虹吸段斑块总体积分别为(752.3±3.4) mm3,(56.2±5.541) mm3,差异存在统计学意义(P<0.05)。颈内动脉虹吸段脂质斑块数量构成比为16.8%,钙化斑块数量构成比为49.1%,混合斑块数量构成比为34.1%;颈总动脉脂质斑块、钙化斑块、混合斑块数量构成比分别为33.3%,32.0%,34.6%,两处斑块数量构成比差异存在统计学意义(χ2=26.077,P<0.05)。ROC曲线分析显示颈动脉分叉斑块总体积、脂质斑块体积及混合斑块体积对脑血管症状的发生有较好的预测价值(P<0.001),曲线下面积分别为0.682、0.773及0.653,且颈动脉分叉脂质斑块体积为203.383 mm3时为最佳截割点,敏感度、特异度分别为69.0%、82.2%。结论:颈动脉分叉部和颈内动脉虹吸部不同类型斑块体积和构成比间有显著差异,颈动脉分叉部脂质斑块体积对脑血管事件有较好的预测价值。