各向异性扩散在电磁测深曲线平滑中的应用

电磁类地球物理方法由于极易受到各类噪声的干扰,使得估计的视电阻率曲线或相位曲线发生畸变,严重地影响了反演解译精度,如何对这类观测曲线进行合理有效地平滑,是目前数据处理中的重点,也是难点.本文把各向异性扩散（anisotropic diffusion AD）引入到曲线平滑中,提出了各向异性扩散的曲线平滑方法,以平滑点梯度值的降函数作为扩散速度,在梯度较大的位置予以较小的扩散速度以保护特征,在梯度较小的位置予以较大的扩散速度平滑噪声引起的扰动.同时为了减小“飞点”(outliers)对平滑的干扰,采用局部单调扩散进行预处理.实验结果显示,本文提出的平滑方法有效地平滑了噪声与“飞点”的干扰,恢复了曲线的基本形态,有效地保持了曲线基本特征.     

基于旋翼无人机观测的雾天和霾天VOCs垂直分布特征研究

为研究雾和霾天气下VOCs时空变化特征,于2020年11月19日—2021年1月15日在江苏省东海国家气象观测站进行为期58 d的外场观测试验。利用自主研发的多旋翼无人机捕获2次辐射雾和2次霾天气过程,获得气温、气压、相对湿度、风向、风速、VOCs、O₃等7种要素100多条垂直廓线。结果表明：时间上,霾过程夜间VOCs体积浓度(0.225～0.253 ppm(parts per million, 1 ppm=10^-6))明显高于白天(0.191～0.205 ppm),雾形成前体积浓度(0.121～0.239 ppm)显著高于雾过程(0.056～0.209 ppm)。雾过程中VOCs体积浓度与雾强度变化相反,雾层高度与VOCs体积浓度剧烈变化高度一致,雾层(<200 m)中VOCs体积浓度(0.172～0.178 ppm)明显减小,显著低于雾形成前(0.195～0.240 ppm),雾层以上浓度变化大,雾结束后1 h内保持雾过程中分布特点。雾对逆温层中的水溶性污染物有清除作用,VOCs体积浓度和O₃质量浓度均下降。     

成都地区雾的气候时空特征及其与近年空气质量的关系

利用成都市1980—2021年14个国家气象站的雾日、平均气温、最低气温、相对湿度等观测资料,结合PM_2.5、PM₁₀、NO₂及SO₂等环境监测以及人口数据,对成都地区雾的气候特征及其与城市化进程、空气质量的关系进行分析。结果表明：成都地区雾日气候分布呈现中心最多、东部次之、西北部最少的区域特征;冬季最多,秋季次之,夏季最少的季节特征。且雾日整体呈下降趋势,中心地区雾日的年际变化较大。雾日数与相对湿度、气温、城市化进展密切相关。成都的发展变迁导致了各地区雾日突变年的不同,西部比东部发展更早,因而雾日突变年西部早于东部。大雾影响下,成都地区更容易出现PM_2.5污染。近年来,成都地区雾日越多,空气污染物浓度就会越大,尤其是PM_2.5浓度增大最为显著。     

虾夷扇贝TET基因在配子发生和早期发育中的表达模式

DNA甲基化参与调节动物配子发生和胚胎发育过程,TET基因负责DNA主动去甲基化,在基因印迹去除和细胞全能性获得中起重要作用。为了解海洋贝类配子发生和胚胎发育过程中DNA去甲基化如何发生,本研究以虾夷扇贝为研究对象,鉴定了其TET基因,并分析了该基因在性腺和胚胎幼虫发育中的表达变化。结果表明,虾夷扇贝基因组中含有1个TET基因(PyTET),该基因长39127 bp,包含10个外显子,编码1592个氨基酸,其蛋白具有完整的2OGFeDO超家族的加氧酶结构域。在性腺发育过程中,PyTET基因表达峰值出现在休止期精巢和增殖期卵巢,原位杂交结果显示其在精原细胞、精母细胞中均有表达,在卵母细胞中的表达明显高于卵原细胞;在早期发育过程中,其峰值出现在囊胚期。以上结果提示虾夷扇贝配子发生和胚胎发育过程中均发生了DNA主动去甲基化,这将有助于系统了解表观调控在贝类发育中的作用。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法,使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数,将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验,试验表明,本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

Cyclone在数字校园三维激光点云数据预处理中的应用

为了高效获取精确的数字校园地形图的测量数据,通过Leica ScanStation P40对校园进行三维激光点云数据采集,并结合Cyclone中的去噪模型对点云数据进行去噪,利用“六自由度”方法和ID号对标靶进行拟合,在一定约束条件下完成点云数据的坐标匹配、拼接以及优化,得到统一坐标系下的点云数据。结果表明:优化后的点云数据精度可达到6 mm。可见处理后的点云数据能够满足数字校园地形图的高精度要求。     

基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。     

鄂尔多斯盆地南部奥陶系马五段去白云石化成因及模式

通过研究马五段去白云石化作用的成因及发生模式,可进一步了解鄂尔多斯盆地南部奥陶系碳酸盐岩储集层成岩和物性的演化.通过岩心与薄片的观察,结合地球化学方法,和对白云岩的碳、氧同位素与微量元素的测定,分析了去白云石化作用成因及成岩演化过程,并结合物性资料分析去白云石化作用对储集层的影响,建立了研究区去白云石化的作用模式.结合...     

Changes in air pollutants during the COVID-19 lockdown in Beijing:Insights from a machine-learning technique and implications for future control policy

基于2015-2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1％-51.8％;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站...     

InSAR干涉纹图小波-维纳组合滤波方法

为了提高InSAR干涉纹图滤波效果,针对传统维纳滤波和小波滤波的不足,本文提出一种小波-维纳组合滤波方法,该方法充分利用了小波分析和维纳滤波的优异特性,将其应用于卫星图像处理。结果表明:小波-维纳组合滤波法具有小波分析的多分辨率特性和维纳滤波的自适应特性,滤波效果优于小波滤波和维纳滤波。