寡照对温室黄瓜花果期生长及产量品质影响研究

为了探讨寡照对日光温室黄瓜花果期生长发育、产量和品质的影响,以黄瓜品种“德瑞特L108”(Cucumis sativusL. cv.Derit L108)为试材,通过不同遮阴日数（1 d、3 d、5 d、7 d、9 d）及恢复控制试验,研究寡照对日光温室黄瓜生长及果实品质的影响。结果表明：1）持续寡照日数超过5 d,黄瓜株高和茎粗生长受到显著影响,尤其是茎粗存在变细现象,7 d以上对植株生长影响不可逆。2）黄瓜果实横径、长度生长速率和果重受寡照影响程度存在一定差异,果实上下两端横径长势对寡照较为敏感,连续寡照3 d时影响即达显著水平,可导致上端横径生长速率降低0.87 mm·d-1,下端为0.73～0.99 mm·d-1;果实中部横径和长度增长速率在寡照5 d以上时影响达显著水平,生长速率降低0.88 mm·d-1和0.87～1.00 cm·d-1;与对照（以CK表示）相比,寡照3 d的单果重降低18.7 g,寡照日数每延长1 d,单果重降低2～3 g。3）果实的外观等级受寡照影响较大,1～5 d寡照,特级果比例降低9.4%～43.0%;持续寡照5 d以上二级果和坏果比例明显升高,连续寡照9 d,二级果和坏果比例达到20%和25%;寡照3 d以上,果实含水率与CK差异即达到显著性差异;维生素含量对寡照影响反映敏感,1～5 d寡照,果实维生素含量降低6%左右,7 d以上的寡照日数,则降低10%～13%;寡照持续日数超过5 d,花青素和有机酸含量影响较大;持续寡照日低于7 d时,可溶性糖含量对寡照影响敏感度相对较低,超过7 d其含量达到显著性差异,且寡照日每延长1 d,其含量降低4%。     

基于压缩感知的地基红外云图云状识别

为了对地基全天空红外测云仪获得的云图进行分类,该文从压缩感知理论出发,提出了一种利用云图灰度稀疏性进行云状识别的新方法。首先运用典型云图样本构造冗余字典,然后通过梯度投影 (GPSR) 算法和正交匹配 (OMP) 算法求取测试样本在冗余字典中的l1范式最优解,最后利用残差法和稀疏比例法对云状进行判别并输出。采用压缩感知理论进行云状识别,降低了对特征提取技术的要求,为云状的自动识别提供了新思路,对典型波状云、层状云、积状云、卷云和晴空的总体识别率分别达到75%,91%,70%,85%和93%,平均识别率为82.8%。     

高山气候对自动气象站运行的影响分析

本文对地处我国南方高山的峨眉山自动气象站自2002年10月运行8年来出现或遇到的各种因雷暴、雨雾凇冻结、连续高湿等天气引起的问题进行分析,提出保证高山自动气象站正常运行的一些方法和思路。     

以基线长度变化率为约束估算VLBI站的垂直形变率

基于NNR-NUVEL-1A地球板块运动模型和ITRF2000地球参考架的三维VLBI站速度矢量,采用实测的VLBI基线长度变化率作为约束,重新估计了部分国际VLBI站的局部或区域性地壳的垂直形变,并与国际地球参考架ITRFs解和VLBI全球解GLB2003,VTRF2003和VTRF2005的结果进行了比较。结果表明,欧亚板块的URUMQI站和太平洋板块的KWAJAL26站,南极OHIGGINS站的垂直形变率、ITRFs解和VLBI全球解存在6-15mm/a的差异,北美YUMA站可能有15-31mm/a 的垂直形变率,而美国西部太平洋板块的San Francisco(PRESIDIO)站的垂直形变率还有待进一步的研究。此外,SC-VLBA,CRIMEA和EFLSBERG站的垂直形变率、ITRFs解和VLBI全球解的差约为1-6mm/a。用不同方法得到的VLBI站的水平形变率解有较好的一致性。     

主题学习和稀疏表示的MODIS图像超分辨率重建

针对MODIS图像分辨率受传感器限制和噪声干扰,且分辨率局限在一定水平等问题,提出一种采用主题学习和稀疏表示的MODIS图像超分辨率重建方法,该方法通过双边滤波将MODIS图像的平滑及纹理部分分离,并将纹理部分看成是由若干"文档"组成的训练样本;运用概率潜在语义分析提取"文档"的潜在语义特征,从而确定"文档"所属的"主题"。在此基础上,针对每个主题所对应的图像块,采用改进的K-SVD方法训练若干适用于不同主题的高低分辨率字典对,从而可以运用这些字典对,通过稀疏编码实现测试图像相应主题块的超分辨率重建。实验结果表明,重建图像在视觉效果和PSNR等指标上均优于传统方法。     

基于压缩感知的遥感影像弹性配准方法

针对遥感影像由于载荷类型、观测角度、地形起伏等内外部因素造成的影像局部几何畸变,而基于全局配准方法制约着影像配准精度的提高,基于像元的弹性配准方法可大幅提升遥感影像的配准精度,但是存在运算效率这一瓶颈等问题,该文利用像元弹性配准参数的稀疏性,提出一种基于压缩感知的弹性配准方法。通过对遥感影像像元梯度幅值响应较强的点进行随机抽样,形成观测样本点集,采用弹性配准局部参数解算模型求解样本点平移参数;通过压缩感知稀疏重构算法重构影像各像元平移参数。实验表明,在配准精度差异较小和一定的参数设置条件下,该方法可显著提高弹性配准运算速度。     

基于国家基准站的北斗数据质量分析

GNSS数据质量可为高精度数据处理提供基础性的参考信息,目前GPS数据质量检查方法成熟且数据资源丰富,而北斗数据质量缺少系统全面的分析。该文介绍北斗观测数据质量检查内容和方法,并基于国家基准站计算了北斗数据多路径效应、周跳、信噪比等质量结果,分析了北斗质量特性和影响因素,并将北斗与GPS进行了对比。结果表明,北斗数据多路径误差、信噪比等质量指标与高度角和信号频率有关,在相同环境下北斗数据质量在多路径误差方面优于GPS数据质量,信噪比方面北斗SN2优于GPS,SN1和SN3较GPS稍差。     

基于客流特征的北京地铁站点类型识别

地铁站点是城市各种社会经济活动的关键节点,不同类型的地铁站点在城市中的区域条件、交通功能、土地利用类型等方面均存在差异,科学的站点分类有助于了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设状况。本文基于2013年3月份14天工作日地铁刷卡客流量数据,运用引入客流特征的时间序列聚类方法,对北京市195个地铁站点进行分类。研究表明：①地铁站点客流量存在时空差异,也是城市功能分区时空差异的表现之一。②通过引入客流特征的时间序列方法,将地铁站点分为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、混合型、综合型及其他型8种不同类型。③利用地铁站点客流量数据,是将空间行为和实体空间进行关联比较的有效途径。     

自动气象站降水实时快速质控算法设计

对降水资料异常进行分类,并在此基础上设计一种有效的实时快速质控算法。具体方法为:将一定范围内的自动站组成一个局域空间,应用空间一致性方法快速筛选出疑误站,然后利用小时降水的空间分布、分钟降水的时程方程以及与气温、湿度的关联特性,开展针对不同异常类型降水资料的二次质量控制。实际测试表明,该综合质量控制算法在质控实时性与准确性间取得了较好的平衡,尤其是对夏季降水有良好的质控效果。     

稀疏反演求解基追踪降噪问题的地震谱分解方法

谱分解描述为一线性反演问题,由于该问题欠定性,需使用稀疏反演算法,然后将该问题转化为基追踪降噪问题(BPDN),引入谱投影梯度(SPGL1)稀疏反演算法提高反演谱分解(ISD)分辨率,并进一步研究其潜在优势。结果表明:基于基追踪降噪问题的反演谱分解方法 (ISD-BPDN)在烃类检测中有更高的时频分辨率,分层更准确,精细地指示了烃类的存在。