高分辨率遥感影像通用定位模型探讨

由于通用传感器模型与具体的传感器无关,因而更能适应传感器成像方式多样化的发展要求,所以通用传感器模型的研究已成为当前摄影测量与遥感领域的一个重要研究方向。在对包括多项式模型、直接线性变换模型和有理函数模型在内的通用传感器模型的定义,参数解算和模型定位进行系统归纳的基础上,对基于通用传感器模型的高分辨率遥感影像的立体像对定位方法进行了理论和实验研究,并对实验结果进行了比较和分析。     

两种坐标转换模型及程序实现

针对工程中常需要进行坐标转换的问题,本文首先分析了坐标转换的方法,再就七参数转换和四参数转换这两种常用的转换模型进行了阐述,并利用Householder变换算法实现了坐标转换。     

蚌埠闸及上游闸坝对淮河自然水文情势的影响

淮河流域建设了许多闸坝,为揭示如此密集的闸坝对河流自然水文情势的影响,选取比较典型的淮河干流上的蚌埠闸作为控制节点,用成熟的IHA法和RVA法,研究蚌埠闸及其上游闸坝对水文情势的影响程度,同时通过蚌埠水文站水文情势变化的估算来分析闸坝对淮河河流生态水文条件的影响。结果显示,这些闸坝对河流水文情势的影响强烈,特别是在枯水季节。由此得出的淮河蚌埠段生态水文目标可为蚌埠闸开展生态系统管理、生态修复以及进行生态调控提供理论支持。     

粗糙元几何参数的交互作用对床面空气动力学粗糙度的影响

 为了全面地揭示粗糙元的所有几何参数的交互作用对空气动力学粗糙度的影响,利用风洞实验研究了粗糙元高度、密度、高度与间距比、孔隙度和方向比率等几何参数交互作用对空气动力学粗糙度的影响。结果表明,密实和孔隙粗糙元的无量纲空气动力学粗糙度（空气动力学粗糙度度/粗糙元高度）均可表示为粗糙元密度/等效密度的正比例函数,而比例系数反映了粗糙元几何参数交互作用。据此,该研究发展了一个全面反映粗糙元高度h、密度/等效密度λ、高度与行间距比Sp和方向比率AR等几何参数交互作用的空气动力学粗糙度模式:Z0h=-0.0028+0.5403S0.32p·AR-0.07·λ。该模式改进了模拟的精度,扩大了适用范围。     

参数变更后操作失误引出的问题分析

2011年4月,有些台站业务人员变更降水项参数设置后,未重新启动相关业务软件,因这一操作失误而引出了一系列问题。文章对此逐步进行了分析,阐述了处理过程、处理方法和一些技巧,对台站测报人员有所帮助和指导。     

设施芹菜光合特性对寡照胁迫的响应

以芹菜品种＂津南实芹1号＂为试材,于2011年3～4月在南京信息工程大学人工控制温室设计寡照试验,测定不同寡照处理和恢复处理的光合参数及荧光参数。结果表明：随着寡照天数的增加,芹菜叶片的最大光合速率、光饱和点、光能初始利用效率显著低于对照,光补偿点逐渐增加;不同的寡照处理下,芹菜叶片最大光合速率与胞间CO2浓度关系最密...     

云凝结核浓度对WRF模式模拟飑线降水的影响：不同云微物理参数化方案的对比研究

采用WRF模式模拟一次影响中国广东省的飑线过程, 分别选取Morrison、 Thompson07、 Thompson09和WDM6云微物理方案实施了四组试验, 每组试验包括不同云凝结核（CCN）浓度的三次模拟, 称为 “低浓度”、 “中浓度” 和 “高浓度”, 将模拟区域划分为深对流、 浅对流和层云区域, 对比分析四组试验中CCN浓度变化对模拟的总降水量、 不同区域降水率和不同区域面积的影响, 进一步分析了云微物理过程、 动力环流强度等受CCN浓度变化的影响。发现: （1） 由于不同云微物理过程与CCN浓度有着直接或间接的联系、 不同云微物理过程之间存在复杂的关联、 云微物理过程与动力环流之间发生非线性耦合, 采用不同的云微物理方案导致模拟的CCN—降雨影响既有相似、 也有差异; （2）模拟的CCN—降水影响在采用Thompson09和Thompson07方案时更显著, 采用WDM6方案时最小; （3）四组模拟试验均出现CCN浓度增加延迟降水产生、 初期降水减弱的情况, 在模拟后期降水量也随着CCN浓度增加而减小, 而飑线成熟阶段CCN—降水影响更加复杂。     

2009年天津地区首场降雪过程分析

基于NCEP再分析资料、多普勒天气雷达产品与风云卫星云参数反演产品,对天津地区2009年的首场降雪过程进行了分析,研究表明:①造成此次降雪的主要天气系统是东移高空槽和地面倒槽;②降雪回波具备典型层云稳定性降水回波的特点,最强回波不超过35 dBz,伴随着降雪结束,回波顶高有所下降;③降雪过程云粒子有效半径数值维持在20μm,云体过冷层厚度、云顶高度较大,云顶温度在-30℃左右.随着降雪结束,云粒子有效半径、云体过冷层厚度和云顶高度数值逐渐减小,云顶温度则有所升高;④地面降水量和云粒子有效半径、云顶高度、云体过冷层厚度呈现正相关,与云顶温度呈现负相关.     

采用SilviScan-3TM研究木材性质的方法及其在气候变化研究中的应用

系统介绍了利用SilviScan-3TM测量细胞结构、木材密度、微纤丝角和划分年轮界线的方法,并以祁连山青海云杉为例,分析青海云杉6个木材性质参数(年轮细胞直径、年轮细胞壁厚、年轮宽度、年轮密度、年轮微纤丝角、年轮弹性模量)与气候因子的关系,以期为利用多个树轮参数研究气候提供参考。结果表明:6个木材性质参数与月平均气温和月降水量都有显著相关的月份,但显著相关的时间段不同,并且微纤丝角和细胞结构参数中包含的气候信息强于常用的年轮宽度和年轮密度。SilviScan-3TM测量木材性质参数的优越性体现在:测量精度高、速度快,能在同一个试样上测量多个参数并能精确定年。     

基于神经网络坐标差学习的GPS坐标转换

提出基于神经网络坐标差学习的GPS坐标转换新方法,基于该方法利用某区域的GPS控制网观测数据将GPS点的WGS-84坐标转换为1980西安坐标,利用二维约束平差得到的GPS网点1980西安坐标系坐标作为比较数据,与传统的七参数模型和四参数模型方法的转换坐标和二维约束平差坐标进行比较。结果表明,利用神经网络方法进行坐标转换完全可行,传统方法和神经网络方法转换的坐标精度基本相当,神经网络方法略优且精度较均匀。神经网络方法可以得到统计精度优于±0.025 m的平面控制结果,能满足工程应用的需要。