基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法

介绍了一种基于人工神经网络的二类水体海域的三要素浓度反演方法。根据2003年春季黄东海试验中获得的高质量现场数据,建立了由现场测量遥感反射率分别反演三要素浓度的神经网络模型。反演的平均相对误差分别叶绿素32．5％,黄色物质8．9％,总悬浮物24．2％。同时分析了神经网络模型在水色反演模式应用中的稳定性。     

新一代区域海-气-浪耦合台风预报系统

依托国家重点基础研究（973）计划项目"上层海洋对台风的响应和调制机理研究",中国气象局上海台风研究所联合国家海洋局的相关单位,通过实施近海台风的外场观测科学试验、加强台风边界层（特别是海气相互作用）物理过程诊断分析及参数化方案等的研究,建立并改进了台风强度预报的海-气-浪耦合预报模式系统,并在此基础上发展了台风强度的集合预报技术,在历史典型台风个例和2016-2017年台汛期的业务化测试中表现出良好的预报性能。     

南大洋混合层的时空变化特征

过去对南大洋的研究受限于长期观测的缺乏,而现在地转海洋学实时观测阵(Arrayfor Real-timeGeostrophicOceanography,Argo)项目自开始以来持续提供了高质量的温度盐度观测,使系统地研究南大洋海洋上层结构成为可能。本研究使用2000—2018年的Argo浮标观测数据,分析了南大洋混合层深度(Mixed Layer Depth, MLD)的时空分布特征。结果表明:南大洋混合层存在明显的季节变化,冬春两季MLD在副南极锋面北侧达到最高值并呈带状分布,夏秋两季由于海表加热导致混合层变浅,季节变化幅度达到400m以上;在年际尺度上,MLD受南半球环状模(Southern HemisphereAnnularMode,SAM)调制,呈现纬向不对称空间分布特征,这与前人结果一致;本文指出在所研究时段,南大洋混合层在90°E以东,180°以西有加深趋势,而在60°W以西,180°以东有变浅趋势,显示出偶极子分布特征,并且这种趋势特征主要是风场的作用。     

考洲洋海域水质季节变化及评价方法初步研究

文章于2018年1月（冬季）、4月（春季）、7月（夏季）、10月（秋季）对我国考洲洋海域海水中的溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、无机氮（DIN）、活性磷酸盐（DIP）4个主要海水水质因子进行了综合调查。结果表明,4个水质因子DIP、DIN、COD、DO的平均浓度由高到低的季节变化分别为：冬季（0.058 mg/L）、春季（0.046 mg/L）、夏季（0.009 mg/L）、秋季（0.006 mg/L）;冬季（0.465 mg/L）、春季（0.171 mg/L）、夏季（0.064 mg/L）、秋季（0.040 mg/L）;夏季（1.57 mg/L）、冬季（1.26 mg/L）、秋季（1.22 mg/L）、春季（0.89 mg/L）;冬季（11.70 mg/L）、夏季（7.41 mg/L）、秋季（7.36 mg/L）、春季（7.18 mg/L）。评价结果显示,春季和冬季主要超标因子为DIP和DIN,夏季超标因子为DIP,秋季水质因子均满足要求。同时,本研究利用单因子标准指数法、富营养化指数法和有机污染评价指数法对考洲洋地区水质状况进行评价并对其进行初步比较和分析,结果表明,3种方法在季节性变化上的评价结果基本一致（由高到低均为:冬季、春季、夏季、秋季）,然而,同一季节不同评价方法的超标站位比例不同（单因子指数法:冬季占100%,春季占80%,夏季占10%,秋季则无;富营养化指数法:冬季占90%,春季占70%,夏季和秋季均为无;有机污染指数评价法:冬季和春季均占80%,夏季和秋季均为无）,比较分析表明,3种评价方法具有不同的评价作用和适用性。     

斜带髭鲷(Hapalogenys nitens)血细胞发生及外周血细胞化学染色观察

通过Wright-Giemsa染色对斜带髭鲷[Hapalogenys nitens (Richardson)]的头肾、体肾、脾脏、肝脏四组织涂片、印片的观察,发现其头肾、体肾、脾脏是其主要的造血器官。头肾能发育生成各类型血细胞,体肾能生成红细胞和粒细胞,脾脏能生成淋巴细胞和红细胞。肝脏中未发现幼稚型血细胞。血细胞发生大致经过原始、幼稚和成熟三个阶段。细胞化学染色显示:外周血细胞中,除淋巴细胞外,均有糖原;嗜中性粒细胞含有ACP、ALP、NACE、αNAE和POX;嗜酸性粒细胞含有ACP、NACE和POX;单核细胞含有ACP、αNAE和POX;小淋巴细胞有ACP。研究发现斜带髭鲷是一种抗病能力较强的鱼类。血细胞组织化学染色可作为斜带髭鲷疾病诊断的辅助手段。     

一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法

高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。     

Rare earth elements and yttrium in ferromanganese deposits from the South China Sea: distribution, composition and resource considerations

Ferromanganese nodules and crusts contain relatively high concentration of rare earth elements(REE) and yttrium(REY),with a growing interest in exploitation as an alternative to land-based REY resources.On the basis of comprehensive geochemical approach,the abundance and distribution of REY in the ferromanganese nodules from the South China Sea are analyzed.The results indicate that the REY contents in ferromanganese deposits show a clear geographic regularity.Total REY contents range from 69.1×10~(–6) to 2 919.4×10~(–6),with an average value of 1 459.5×10~(–6).Especially,the enrichment rate of Ce content is high,accounting for almost 60% of the total REY.This REE enrichment is controlled mainly by the sorption of ferromanganese oxides and clay minerals in the nodules and crusts.Moreover,the total REY are higher in ferromanganese deposits of hydrogenous origin than of diagenetic origin.Finally,Light REE(LREE) and heavy REE(HREE) oxides of the ferromanganese deposits in the study area can be classified into four grades: non-enriched type,weakly enriched type,enriched type,and extremely enriched type.According to the classification criteria of rare earth resources,the Xisha and Zhongsha platform-central deep basin areas show a great potential for these rare earth metals.     

An algorithm to resolve γ-rays from charged cosmic rays with DAMPE

The DArk Matter Particle Explorer(DAMPE),also known as Wukong in China,which was launched on 2015 December 17,is a new high energy cosmic ray and γ-ray satellite-borne observatory.One of the main scientific goals of DAMPE is to observe Ge V-Te V high energy γ-rays with accurate energy,angular and time resolution,to indirectly search for dark matter particles and for the study of high energy astrophysics. Due to the comparatively higher fluxes of charged cosmic rays with respect to γ-rays,it is challenging to identify γ-rays with sufficiently high efficiency,minimizing the amount of charged cosmic ray contamination. In this work we present a method to identify γ-rays in DAMPE data based on Monte Carlo simulations,using the powerful electromagnetic/hadronic shower discrimination provided by the calorimeter and the veto detection of charged particles provided by the plastic scintillation detector. Monte Carlo simulations show that after this selection the number of electrons and protons that contaminate the selected γ-ray events at～10 Ge V amounts to less than 1% of the selected sample.Finally,we use flight data to verify the effectiveness of the method by highlighting known γ-ray sources in the sky and by reconstructing preliminary light curves of the Geminga pulsar.     

Preprocessing photospheric vector magnetograms for nonlinear force-free field extrapolation of the global corona

Nonlinear force-free magnetic field(NLFFF) extrapolation based on the observed photospheric magnetic field is the most important method to obtain the coronal magnetic field nowadays.However, raw photospheric magnetograms contain magnetic forces and small-scale noises, and fail to be consistent with the force-free assumption of NLFFF models. The procedure for removing the forces and noises in observed data is called preprocessing. In this paper, we extend the preprocessing code of Jiang Feng to spherical coordinates for a full sphere. We first smooth the observed data with Gaussian smoothing, and then split the smoothed magnetic field into a potential field and a non-potential field.The potential part is computed by a numerical potential field model, and the non-potential part is preprocessed using an optimization method to minimize the magnetic forces and magnetic torques. Applying the code to synoptic charts of the vector magnetic field from SDO/HMI, we find it can effectively reduce the noises and forces, and improve the quality of data for a better input which will be used for NLFFF extrapolations applied to the global corona.     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。