免烧粉煤灰滤料的制备及其性能的研究

为了扩大粉煤灰的应用范围,减少其对环境的污染,并且寻求一种新的水处理滤料的配方与制备方法,以粉煤灰、粘土为主要原料,以生石灰、石膏、水泥为激发剂,以H₂O₂（双氧水）、NaHCO₃为发泡剂,经搅拌、成型、自然冷却等工艺在实验室制备了免烧粉煤灰滤料.结果表明,如果以孔隙率作为主要的性能评价指标,制备免烧粉煤灰滤料的最佳质量配比为：粉煤灰46.30%,粘土13.89%,生石灰18.52%,水泥13.89%,石膏1.85%,纯H₂O₂ 5.55%,此时所制滤料的孔隙率为72.24%.     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。     

天宫一号超光谱仪红外谱段的实验室定标

天宫一号超光谱仪红外谱段光谱范围是8.0—10.5 μm,采用红外线列焦平面推扫方式成像.通过实验室定标实验,获得了每个探测元对应的辐射响应系数和响应线性度,并得到每一探测元的动态范围与噪声等效温差,验证了图像输出校正效果,同时,根据定标实验误差来源分析计算了最终的辐射定标误差.     

Variability of Atlantic Meridional Overturning Circulation in FGOALS-g2简

The variability of Atlantic Meridional Overturning Circulation （AMOC） in the pre-industrial control experiment of the Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System model, Grid-point Version 2 （FGOALS-g2） was investigated using the model outputs with the most stable state in a 512-yr time window from the total 1500-yr period of the experiment. The period of AMOC in FGOALS-g2 is double peaked at 20 and 32 years according to the power spectrum, and 22 years according to an auto-correlation analysis, which shows very obvious decadal variability. Like many other coupled climate models, the decadal variability of AMOC in FGOALS-g2 is closely related to the convection that occurs in the Labrador Sea region. Deep convection in the Labrador Sea in FGOALS-g2 leads the AMOC maximum by 3-4 years. The contributions of thermal and haline effects to the variability of the convection in three different regions [the Labrador, Irminger and Greenland-Iceland- Norwegian （GIN） Seas] were analyzed for FGOALS-g2. The variability of convection in the Labrador and Irminger Seas is thermally dominant, while that in the colder GIN Seas can be mainly attributed to salinity changes due to the lower thermal expansion. By comparing the simulation results from FGOALS-g2 and 11 other models, it was found that AMOC variability can be attributed to salinity changes for longer periods （longer than 35 years） and to temperature changes for shorter periods.     

新疆克拉玛依强下坡风暴的机理研究

利用美国中尺度数值模式 WRF 对2013年3月7—8日克拉玛依强风进行了模拟,对下坡风发生、发展和结束3个阶段的三维结构特征进行了分析,并由此提出克拉玛依强下坡风的形成机制模型：上游地区出现中高层西南风、低层西北风并伴有强冷平流的配置,当风速不断增大时,气流能够翻越加依尔山在背风坡侧形成重力波,重力波相位向气流上游方向倾斜产生非线性效应,促进了波不稳定区域的形成并导致波破碎,形成湍流活跃层,不断把上层的能量向下传播;克拉玛依中低层形成三层夹心的大气层结稳定度分布,出现明显的过渡气流带从而导致强下坡风的形成;南北风分量在低层和中层符号相反,形成了临界层,不断吸收上层波能量并向地面传送,强下坡风暴不断维持发展。最后利用2006—2012年克拉玛依33个强下坡风过程中的探空观测资料对提出的形成机制进行了验证。     

Distinct quasi-biweekly features of the subtropical East Asian monsoon during early and late summers

Using Global Precipitation Climatology Project daily rainfall and ERA interim reanalysis data, we investigate the distinct characteristic of quasi-biweekly variation (QBV: 12–20 days) over East Asia (EA) during early (June 10–July 20) and late (July 21–August 31) summer. The QBV maximum variance is found over the core region of EA (30°–40°N, 110°–130°E), which includes eastern China (lower reaches of the Yellow, Huaihe, and Yangtze rivers) and the Korean Peninsula. At both its peak wet and dry phases, QBV over the core region has a baroclinic structure, but with different spatial distributions, different lower-level prevalent wind anomalies, and different upper-level major circulation anomalies in the two subseasons. Meanwhile, the two subseasons have different propagating tracks prior to reaching the peak phase, and different precursors associated with the local genesis of QBV. Furthermore, during the transition from the peak dry to peak wet phase of QBV, the major monsoon circulations have different behaviors that tropical monsoon trough extends eastward in early summer but retreats westward in late summer and the South Asia high (SAH) and western North Pacific (WNP) subtropical high move toward (away from) each other in early (late) summer. The abrupt change of mean state in mid to late July, which includes the northward migration of westerly jet, SAH and WNP, and the weakening and broken of westerly jet, is considered the root cause of the change in behavior of QBV. Finally, we indicate that the tropical monsoon trough and midlatitude westerly jet are possible sources of QBV over subtropical EA in both subseasons and provide useful guidance for 2–3 week predictions over EA.     

基于北京二号影像辅助nDSM的建筑物自动提取

针对建筑物提取方法缺乏泛化性的问题,本文提出了将nDSM、北京二号影像、NDVI、BAI的七通道图像相结合作为数据源的提取方法。采用随机森林、梯度提升机、支持向量机、BP神经网络分类器对建筑物进行提取获取最佳分类器模型,并运用二值化与开闭运算,以建筑物面积与最小外接矩形面积的比值为阈值,对建筑物分别进行最小外接矩形、DP算法拟合,优化建筑物提取结果。试验结果表明,梯度提升机(GBDT)较其他分类模型在不同场景下综合效果较好,F-score精度更高。     

单基线TanDEM-X InSAR相干性反演森林高度EI北大核心CSCD

由RVoG模型演变的SINC函数模型运用到TanDEM-X InSAR数据反演森林高度时面临观测信息不足的问题,且无法适应不同的森林场景。本文针对这一问题,提出小范围LiDAR数据辅助下基于TanDEM-X InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法无须全局高精度DEM产品提供地表相位信息而仅利用相干性即可获取森林高度信息。为验证此方法的可行性,采用西班牙境内两个典型试验区的TanDEM-X InSAR数据进行验证,并利用LiDAR树高数据进行精度评定。结果表明,单基线TanDEM-X InSAR相干性可用于反演森林高度,两个试验区的精度分别为2.34 m和1.74 m。     

全球降水观测计划多卫星联合反演降水产品的极端降水监测潜力研究

基于全国自动站与CMORPH融合降水数据集,综合评估全球降水计划（GPM）下的IMERG与GSMaP的4套纯卫星降水数据,从极端降水指标、极端降水事件探测能力、对于不同历时的极端降水事件精度评估3个方面研究纯卫星降水产品监测极端降水的能力。依据极端降水的阈值将研究区分为3个区域进行研究,结果表明：（1）在RX1指标中,IMERG、GSMaP数据均在受季风影响的复杂地形区域呈现出明显的高估状态,在其余地区存在不同程度的低估现象;在R95pTOT指标中,卫星数据均表现较好,与地面参考数据具有较高的相关性。（2）在极端降水事件探测方面,4套纯卫星产品在东北地区的表现均优于其他区域;GSMaP表现优于IMERG数据,具有较低的误报率,但对极端降水的反演精度较低。（3）在不同历时的极端降水事件精度评估中,IMERG、GSMaP卫星降水产品在历时较长的极端降水事件中的表现较好,具有更高的精度;对于极端日降水事件,卫星降水产品在高雨强下的误差显著性十分明显,远远高于复杂地形对卫星降水反演精度的影响,导致卫星降水在复杂地形区域（Ⅲ区）的表现优于其他区域。总体上,IMERG产品在研究区对极端降水的监测能力优于GSMaP产品,其中又以IMERG_Late表现最佳;4套卫星降水产品均能表现出研究区的极端降水区域特征,但在研究区大部分区域呈现出低估状态,卫星降水产品对于雨强的误差订正仍是未来极端降水反演的重点与难点之一。     

广域滑坡灾害隐患InSAR显著性形变区深度学习识别技术

全面识别和发现地质灾害隐患,已成为我国地质灾害防治的重大实际需求。目前,基于InSAR技术和深度学习相结合用于广域尺度下地质灾害隐患智能识别应用效果与适用性还需要进一步探索与研究。本文基于Stacking InSAR技术获得地表形变相位数据,利用深度学习检测识别正在变形的滑坡隐患位置与分布,确定显著性形变区边界,探索将上述技术方法推广到一定的广域范围和动态更新数据集。结果显示,测试数据集显著性形变区平均识别精度为0.69,召回率为0.67,F₁ score为0.67,动态更新数据集识别精度为0.85,召回率为0.58,F₁ score为0.68。研究表明,本文方法在广域地灾隐患识别中具有应用可行性,可为地质灾害监测预警提供理论基础与技术支撑。