吴茱萸穴位贴敷对输尿管镜碎石取石术后患者胃肠功能的护理效果

目的：观察吴茱萸穴位贴敷对输尿管镜碎石取石术后患者胃肠功能的护理效果。方法：将120例输尿管镜碎石取石术后患者随机分为观察组和对照组,每组各60例。对照组予以常规输尿管镜碎石取石术后护理,观察组在常规护理基础上采用吴茱萸贴敷,取穴神阙、中脘、足三里和内关。观察2组患者术后肠鸣音恢复时间、首次排气时间、首次排便时间及腹胀程度。结果：观察组因皮肤出现瘙痒退出治疗4例,共纳入56例患者。2组患者术后肠鸣音恢复时间、排气时间、排便时间比较,差异均有统计学意义（P<0.05）。观察组患者出现重度腹胀5例,对照组出现重度腹胀11例,差异有统计学意义（P<0.05）。结论：吴茱萸穴位贴敷能够加快输尿管镜碎石取石术后患者胃肠功能的恢复,缓解患者的腹胀情况,且操作方便,不良反应少,可在临床推广使用。     

无人机机载LiDAR在沿海滩涂大比例尺地形测绘中的应用

以南京市以下长江12.5 m深水航道建设工程中的白茆沙整治建筑物工程的年度监测为例,介绍了利用无人机航摄和机载LiDAR技术进行大比例尺高精度的滩涂地理信息数据采集的关键技术。研究案例表明,采用无人机搭载数码相机和LiDAR联合进行数据采集,在小区域、通行困难地区的高分辨率影像和地面高程数据快速获取方面具有明显优势,为沿海滩涂开发中的工程用图测绘工作提供了一种新的有效快捷的技术手段。     

南黄海陆架中部沉积物反射率光谱的影响因素分析

利用Minolta CM-2002光谱光度计对南黄海陆架136个短柱样品20~25cm段的沉积物进行了颜色反射率数据测量,通过化学元素、粒度、磁化率等来确定影响沉积物颜色反射率变化的成分和因素,介绍了反射率光谱的一阶导数和因子分析的方法。分析结果表明,南黄海陆架沉积物颜色反射率受控于沉积物中的铁氧化物、有机质以及粘土矿物和钙质生物碎屑含量。主因子F1指示氧化环境,并与陆源物质相关,F2指示弱氧化环境,F3指示弱还原环境,主因子的波长范围分别是405~445 nm和495~595 nm,605~695 nm,445~485 nm。     

台湾海峡及周边海域水色光谱特性分析

利用2006—2007年4次908计划ST06区块海洋光学调查的数据和MODIS水色遥感数据,对台湾海峡及周边海域的水色光谱特性进行了研究和分析。结果显示该海域的水色光谱主要有4个类型:类型1光谱峰值出现在580 nm附近,谱峰两侧遥感反射率随波长变化迅速减小,主要分布在紧靠中国大陆的海域;类型2光谱峰值出现在540～560 nm之间,具有谱峰宽的特点,主要分布在台湾海峡靠近大陆的一侧;类型3光谱与大洋水体光谱类似,主要分布在台湾西南的南海区域和吕宋海峡区域;类型4光谱在.450 nm附近出现极小值,在500～600 nm之间出现峰值,主要出现在台湾海峡中部和靠近台湾岛的一侧。其中类型2和4水体分布具有明显的季节特征。类型3、4、2、1对应的叶绿素a浓度和悬浮泥沙浓度呈上升趋势,对应的透明度依次降低,该海域以二类水体为主。     

基于遥感视反射率图像的矿化信息识别及其应用

成矿作用过程中产生的矿化蚀变,在遥感图像上往往是一种非直接的弱相关信息。文章以川西西支沟地区为例,通过典型矿床地面波谱分析,并在视反射率图像模拟及其与典型矿床地面波谱反射率的相关分析基础上,对矿化蚀变信息进行反演识别研究。西支沟地区的研究表明,基于视反射率图像的矿化信息反演识别分析可增强遥感图像矿化信息,在多金属矿化信息识别方面有较理想的找矿预测效果。     

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。     

同步辐射标定平面镜反射率不确定度分析方法研究

为了提高多通道软X射线能谱仪的测量精度,2009年在北京同步辐射(BSRF)软X束线源上对多种材料的掠入射平面镜的反射率进行了标定.在标定实验的基础上,对光源的单色性、高次谐波以及源强稳定性、探测器响应一致性和数据采集统计误差等多项不确定因素进行了评估,给出了反射率的修正方法和相应的不确定度分析结果.     

基于遥感光谱反射率反演黄河口海域Ⅱ类水体悬浮泥沙浓度模型

依据黄河口海域含沙水体野外实测光谱反射率为参考实验数据,结合水体表面光谱观测数据建立了经验回归模型,从而定量估测黄河口海域水体表层悬浮泥沙质量浓度,最终得出黄河口海域不同年份水体的悬浮泥沙质量浓度图,这对分析河口海岸带冲淤变化过程具有重要的意义。     

雨滴谱数据在S波段双偏振天气雷达数据质量评估中的应用

结合T-Matrix方法和雨滴谱仪数据反演双偏振参量,设计了一种雨滴谱反演评估方法(雨滴谱法),利用其反演结果可对双偏振天气雷达数据进行评估。将此方法应用于不同类型降水过程的雷达偏振参量数据质量评估,结果表明:满足微雨条件时,雨滴谱法与传统的微雨滴法均能有效监测由雷达系统误差导致的观测偏差,且评估结果十分接近;不满足微雨条件时,雨滴谱法评估的不同类型降水过程的雷达数据质量与满足微雨条件下的评估结果十分接近,客观证明了系统调整后雷达运行良好、数据质量稳定;不同雨强(R)情况下,雨滴谱法的评估结果具有一致性。10 mm·h^-1≤R<20 mm·h^-1时,雷达观测的数据质量最为稳定。该雨滴谱法适用范围广,可动态评估双偏振雷达偏振参量质量,有助于雷达调整和数据校正。     

基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型

利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）;然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。