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基于GNSS PWV的高时间分辨率AOD预测研究

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基于GNSS PWV的高时间分辨率AOD预测研究

作者：杨鹏飞西安科技大学

学位级别：硕士

空气质量与我们生活息息相关,近年来,大气环境质量问题日益严重,对人类的生活与健康产生重要的影响。气溶胶污染是大气环境污染的一项重要来源,是影响大气环境质量的主要因素之一。其中,气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)作为气... 详细信息

空气质量与我们生活息息相关,近年来,大气环境质量问题日益严重,对人类的生活与健康产生重要的影响。气溶胶污染是大气环境污染的一项重要来源,是影响大气环境质量的主要因素之一。其中,气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)作为气溶胶的重要参数,对研究气溶胶污染具有重要意义。目前常用的各种气溶胶光学厚度获取手段虽然各具优势,但是普遍存在着数据资料缺失严重或时空分辨率低等缺陷,因此为气溶胶污染的监测带来众多不便。随着全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System,GNSS)的全面发展,其应用空间得到了极大的扩展,应用潜能也在各方面得到充分发挥。大气环境质量与人类的生产生活及健康息息相关,然而大气环境质量不但与污染源有关,气象条件也对大气环境和人体健康有重要的影响。大气气溶胶污染作为大气污染的重要形式之一,同样会受到气象因素的影响。目前,已有学者研究发现气溶胶光学厚度与气象参数之间确实存在着密切关系。因此,为深入研究气溶胶污染对空气质量的影响,提升气溶胶光学厚度数据资料的完整性具有重要研究意义。故本文结合GNSS系统高精度、高时空分辨率、不受天气影响及数据资料完整等多种优势以及多系统GNSS数据可以提升单系统测量数据的有效性、稳定性及精确度的特点进行探究GNSS水汽产品在AOD预测研究中的应用,并初步探究GNSS水汽资料及AOD在实际应用中的可行性。本文主要研究内容如下:(1)利用小时分辨率ERA5气象数据结合中国大陆构造环境监测网络(Crustal Movement Observation Network of China,CMONOC)的小时分辨率天顶总延迟(Zenith Total Delay,ZTD)数据计算了小时分辨率的大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)。通过无线电探空数据(Radio Sounding,RS)、ERA5PWV等多种数据源对本文反演所得GNSS PWV精度进行验证。结果表明,GNSS PWV的实际精度为2.25 mm且通过对其日变化分析发现与气候事件具有一定响应,进一步证实本文计算所得GNSS PWV具有较高精度。(2)分析了小时分辨率GNSSPWV、气压及气温与AOD之间的相关性,发现在京津冀地区GNSSPWV、温度与AOD之间均存在正相关关系,相关性分别为0.60与0.38;而气压与AOD之间为负相关关系,相关性为-0.34。上述结果表明,AOD与气象因子之间存在着相关关系。基于这一结论,提出一种基于GNSSPWV及气象参数的AOD自适应预测模型,通过与传统的多元线性回归模型和非自适应的预测模型进行对比验证所提出的AOD自适应预测模型的精度。结果表明,本文所提出的AOD自适应预测模型精度均优于多元回归模型和非自适应预测模型,其中AOD自适应预测模型外符合精度的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为 0.17 和 0.14。(3)以新冠肺炎事件为背景,从周末效应、不同人口等级城市、新冠肺炎事件下长时序异常及空间异常等多方面分别进行分析GNSSPWV及AOD的变化特征。结果表明,GNSSPWV及AOD能够很好的反映出周末效应及不同人口等级城市下的变化趋势且与实际现象相一致。此外,GNSSPWV及AOD的长时序与空间异常变化特征与新冠肺炎这一突发事件发生的时间点具有一致性,进一步证明GNSSPWV及AOD的变化趋势与人类活动的剧烈程度有密切关系且在新冠肺炎这一突发公共事件背景下GNSS PWV与AOD具有实际应用的能力。

关键词：全球导航卫星系统大气可降水量气溶胶光学厚度气象参数

底层大气探测激光雷达国内研究现状与进展(特邀)

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红外与激光工程 2021年第3期50卷 9-18页

作者：狄慧鸽华灯鑫西安理工大学机械与精密仪器工程学院

激光雷达是一种主动遥感探测仪器,具有大探测范围、高时空分辨率与高精度的特点,在大气环境参数(气溶胶、CO2及臭氧等)及气象参数(温度、水汽、压力及风速风向等)探测方面获得了广泛的应用。随着近些年民众对雾霾类大气现象及气候变化... 详细信息

激光雷达是一种主动遥感探测仪器,具有大探测范围、高时空分辨率与高精度的特点,在大气环境参数(气溶胶、CO2及臭氧等)及气象参数(温度、水汽、压力及风速风向等)探测方面获得了广泛的应用。随着近些年民众对雾霾类大气现象及气候变化的广泛关注,国家环境治理与气象预报部门以及行业企业等对大气观测技术的迫切需求,大气探测激光雷达在国内得到了快速的发展,并且取得了较好的研究成果。文中总结介绍了近些年国内大气探测激光雷达的研究进展与发展现状。根据探测对象的不同,激光雷达有米散射激光雷达、拉曼探测激光雷达、高光谱分辨探测激光雷达和差分吸收探测激光雷达等,文章较全面地介绍了目前比较常见的激光雷达在大气探测应用中的优缺点及其在不同探测对象中的应用,最后对激光雷达面临的技术瓶颈进行了总结与探讨,并对激光雷达的发展趋势进行了展望。

关键词：激光雷达大气气溶胶气象参数

高原高寒地区“上”形钢-混凝土组合梁的竖向温度梯度模式

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交通运输工程学报 2017年第4期17卷 32-44页

作者：刘江刘永健房建宏刘广龙 STIEMER S F 长安大学公路学院陕西西安710064 青海省交通科学研究院青藏高原公路建设与养护重点实验室青海西宁810008 不列颠哥伦比亚大学土木工程系

以青海省海黄大桥为工程背景,建立了考虑气象参数的组合梁温度场有限元分析模型,采用实桥测试数据对模型进行了验证;分析了"上"形组合梁四季竖向温度分布,给出了升温和降温时竖向温度梯度简化模式,研究了太阳辐射强度、气温和风速等气... 详细信息

以青海省海黄大桥为工程背景,建立了考虑气象参数的组合梁温度场有限元分析模型,采用实桥测试数据对模型进行了验证;分析了"上"形组合梁四季竖向温度分布,给出了升温和降温时竖向温度梯度简化模式,研究了太阳辐射强度、气温和风速等气象参数对温差的影响规律,采用极值统计方法给出了50年一遇气象参数代表值下不同沥青混凝土铺装厚度的"上"形组合梁最不利竖向温度梯度模式。研究结果表明:在日照升温和夜间降温过程中,组合梁竖向温度梯度模式不同;升温过程中最大温差出现在14:00,温度梯度模式可简化为"顶部5次抛物线"加"底部折线"的形式,顶部温差受沥青混凝土铺装厚度影响较大,当铺装厚度分别为0、50、100、150mm时,顶部温差极大值分别为23.8℃、31.7℃、24.1℃、17.4℃,底部温差极大值可取5.1℃;降温过程中最大温差出现在2:00,温度梯度模式可简化为"顶部双折线"与"底部等温段"的形式,顶部温差受沥青混凝土铺装厚度影响较大,当铺装厚度分别为0、50、100、150mm时,顶部温差极小值分别为-12.2℃、-8.2℃、-5.0℃、-2.9℃,底部温差极小值可取-16.4℃;"上"形组合梁竖向温度梯度受气象参数的影响,温度与太阳日辐射总量和气温基本呈线性关系,而与风速表现出非线性关系;"上"形组合梁升温梯度模式与美国AASHTO规范接近,但顶部温差取值较美国AASHTO规范高1.7℃,降温梯度模式与欧洲规范接近,但底部温差较欧洲规范低8.4℃,故本文给出的温度梯度模式更为不利。

关键词：桥梁工程 “上”形钢-混凝土组合梁数值模拟极值统计法高原高寒地区气象参数竖向温度梯度模式

豫东地区太阳能和风能发电潜力的测试评价及风光互补性研究

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豫东地区太阳能和风能发电潜力的测试评价及风光互补性研究

作者：王亭长安大学

学位级别：硕士

近年来气候剧变、全球变暖、化石能源告急等全球性问题越来越严峻,在世界范围内掀起了一场以太阳能和风能为主要代表的清洁能源革命,未来太阳能和风能在电力供给中占比将越来越大,关于太阳能和风能的研究对其充分和有效的利用至关重要... 详细信息

近年来气候剧变、全球变暖、化石能源告急等全球性问题越来越严峻,在世界范围内掀起了一场以太阳能和风能为主要代表的清洁能源革命,未来太阳能和风能在电力供给中占比将越来越大,关于太阳能和风能的研究对其充分和有效的利用至关重要。中国地域广大,人口众多,除了大规模的太阳能和风能产业的推进,家庭对清洁能源的普及化使用也是非常重要的手段,对国家绿能占比的提升有着不可忽视的贡献。太阳能和风能的发电效率主要受到外部气象环境、城乡差异和楼层高度的影响,因此有必要探究气象参数对家用太阳能和风能发电效率的影响。本文选择太阳能和风能较丰富的豫东地区,对其太阳能和风能资源分布的差异性进行比较,分析气象、城乡和楼层对发电效率的影响规律,主要研究内容和结论如下:(1)监测了豫东地区典型农村和城市在各季节的太阳能发电数据和对应的气象参数,由皮尔逊相关性分析发现影响太阳能发电的主要因素有:总辐射、风速、空气温度、空气湿度和空气质量指数(AQI)。在此基础上,进一步对比分析气象参数对太阳能发电效能的城乡差异和季节差异影响,发现总辐射遵循农村高城市低的规律,空气温度遵循城市高农村低规律,夏季和秋季空气湿度大,冬季和春季AQI指数高。综合考虑各因素的影响,农村和秋季是比较有利于太阳能发电的地点和季节。研究还对各季节太阳能发电功率的影响因素进行了回归分析,所建立的回归模型的整体检验P值以及自变量检验P值均小于0.05,修正系数较高,可使用不同模型对该地区太阳能发电效果进行评价。(2)监测了豫东地区典型农村和城市在各季节的风能发电数据和对应的气象参数,由皮尔逊相关性分析发现影响风能发电的主要因素有:总辐射、风速、空气温度、空气湿度、大气压和O浓度。在此基础上进一步对比分析气象参数对风能发电效能的季节差异和高度差异影响,季节对风能的影响与太阳能相似,城市高层的总辐射和风速要大于城市低层,大气压和空气温度则低于城市低层,O浓度在高度上相近。在综合考虑各因素的影响,城市高层和春季是比较有利于风能发电的地点和季节。研究还对各季节风能发电电压的影响因素进行了回归分析,所建回归模型整体检验P值以及自变量检验P值均小于0.05,修正系数较高,可使用模型对该地区风能发电效果进行评价。(3)通过Kendall秩相关系数对城市低层和城市高层相同位置相同时间进行风光互补分析发现,城市低层和高层在日尺度上有较强的互补性,相同时间内农村太阳能和城市风能无明显互补性。本文通过对影响豫东地区太阳能风能资源的气象参数对比差异及风光互补性分析,构建了基于不同季节的太阳能风能资源评价模型,研究可为太阳能和风能的优化与互补利用提供依据和参考。

关键词：豫东地区太阳能风能气象参数相关性分析风光互补

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阿拉善地区降水同位素特征与水汽来源

河海大学学报（自然科学版） 2019年第5期47卷 411-419页

作者：王帅饶文波金可张文兵陈堂清郑芳文王雅宁河海大学地球科学与工程学院

基于2013—2015年阿拉善高原阿右旗的降水氢氧稳定同位素组成数据,分析阿拉善高原降水δD和δ18 O的特征与变化规律,揭示当地的水汽来源与迁移路径。结果表明:(a)阿拉善高原降水δD和δ18 O的变化呈现明显的季节特征,即夏季偏高,冬季偏... 详细信息

基于2013—2015年阿拉善高原阿右旗的降水氢氧稳定同位素组成数据,分析阿拉善高原降水δD和δ18 O的特征与变化规律,揭示当地的水汽来源与迁移路径。结果表明:(a)阿拉善高原降水δD和δ18 O的变化呈现明显的季节特征,即夏季偏高,冬季偏低。(b)主要气象参数(降水量、气温、大气湿度和风速)中,气温是控制阿拉善高原降水δD和δ18 O的主导因素;通过与周边区域的比较,阿拉善高原当地大气降水线的斜率和截距较低,这是由阿拉善高原降水受到非平衡蒸发作用强烈所致;(c)HYSPLIT气团轨迹模型模拟和降水同位素分析揭示了阿拉善高原阿右旗降水主要来自西风和极低气团。

关键词：氢氧同位素降水气象参数 HYSPLIT气团轨迹模型水汽来源阿拉善高原阿右旗

低纬度高海拔地区室外湿球黑球温度简化计算方法

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重庆大学学报（自然科学版） 2020年第2期43卷 112-120页

作者：邵丽丽孟庆林卢素梅仲琨华南理工大学建筑学院亚热带建筑科学国家重点实验室广州510641 贵州民族大学建筑工程学院贵阳550025

湿球黑球温度(WBGT)是获得国际标准体系ISO7243认证的热环境评价指标,美国、澳大利亚、日本和中国等国都采用该指标。目前,室外湿球黑球温度的简化计算大多是以低海拔地区的实测为基础进行归纳或验证,为研究低纬度高海拔地区室外WBGT的... 详细信息

湿球黑球温度(WBGT)是获得国际标准体系ISO7243认证的热环境评价指标,美国、澳大利亚、日本和中国等国都采用该指标。目前,室外湿球黑球温度的简化计算大多是以低海拔地区的实测为基础进行归纳或验证,为研究低纬度高海拔地区室外WBGT的简化计算方法,以低纬度高海拔典型城市贵阳市为例,对夏季不同海拔高度的空气温度、太阳辐射、相对湿度、风速、气压和WBGT等数据进行Pearson相关性分析和分层回归分析。结果表明:除风速外,其他4个参数与WBGT线性相关可纳入回归模型。在分层回归中,加入气压参数可以提高空气温度、太阳辐射和相对湿度对WBGT预测水平,回归模型具有统计意义,纳入模型的4个自变量对WBGT的影响也均有统计学意义。室外热环境评价和实测中,不同地区采用经验公式需要先进行验证,建议高海拔地区在WBGT的计算模型中加入气压参数来提高预测准确度。

关键词：湿球黑球温度气象参数气压室外热环境

基于贝叶斯优化的集成模型对PM_(2.5)浓度预测

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实验室研究与探索 2022年第10期41卷 65-69页

作者：韩存鑫陈超黄乐成四川轻化工大学计算机科学与工程学院四川宜宾644000

为提升细颗粒物(PM_(2.5))浓度预测的准确性,引入大气气象参数,分析PM_(2.5)与污染物以及大气气象参数之间的相关性,并对某市62个地点使用k-means算法进行聚类,分别对聚类后的不同区域,使用集成算法建立Bagging-Stacking集成模型,对PM_(... 详细信息

为提升细颗粒物(PM_(2.5))浓度预测的准确性,引入大气气象参数,分析PM_(2.5)与污染物以及大气气象参数之间的相关性,并对某市62个地点使用k-means算法进行聚类,分别对聚类后的不同区域,使用集成算法建立Bagging-Stacking集成模型,对PM_(2.5)浓度进行预测。实验结果表明,使用贝叶斯优化的Bagging-Stacking模型能更准确地挖掘影响因子之间的潜在关系;与单一预测模型相比,该模型的预测结果具有更低的MAE、RMSE和更高的R^(2),表明模型具有更好的预测性能和泛化能力。

关键词：细颗粒物气象参数集成模型贝叶斯优化

海洋气溶胶复折射率反演方法及其光学特性统计研究

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海洋气溶胶复折射率反演方法及其光学特性统计研究

作者：翟梦莹中国科学技术大学

学位级别：硕士

大气气溶胶作为地球大气环境中主要的组成成分,不仅通过散射和吸收太阳辐射影响了全球的气候变化,同时也对人们的身体健康产生了影响。大气中气溶胶颗粒的大小尺度、形态和组成都有所不同,其对气候的影响机理也有所不同,因此,对气溶胶... 详细信息

大气气溶胶作为地球大气环境中主要的组成成分,不仅通过散射和吸收太阳辐射影响了全球的气候变化,同时也对人们的身体健康产生了影响。大气中气溶胶颗粒的大小尺度、形态和组成都有所不同,其对气候的影响机理也有所不同,因此,对气溶胶物理和化学特征的研究有着重要意义。海洋气溶胶主要通过海浪破碎和气泡破裂过程形成,其主要成分为海盐气溶胶,近海上空的气溶胶则会更易受到工业生产、人类活动等影响,组分更为复杂。因此,研究海洋气溶胶的特征有利于分析其对海洋大气环流、气候的影响,海洋气溶胶也逐渐成为大气科学与海洋科学的研究热点。海洋气溶胶常见的微物理与光学特性参数有复折射率、消光、散射及吸收系数、单次散射反照率和粒子谱等。本文首先利用光学粒子计数器(OPC)测得的海洋气溶胶粒子数浓度,单次散射反照率监测仪(CAPS)测得的海洋气溶胶消光系数及散射系数,结合气象数据,基于米(Mie)散射理论,提出了一种反演海洋气溶胶粒子复折射率的方法。其次,本文对不同海域气溶胶的消光、散射和吸收系数、单次散射反照率以及粒子谱特征进行了统计分析。最后,统计了黄海海域气象参数的变化特征,并分析气象参数与气溶胶消光散射、单次散射反照率的相关性,初步建立了基于相对湿度反演单次散射反照率的模型。主要结论如下:(1)利用2020年8月黄海海域气溶胶的相关参数反演了其折射率,实部范围为 1.335-1.45,虚部范围为 0.011-0.018。(2)对2020年7月到10月太平洋海域数据和2020年1月至2021年1月黄海海域数据进行统计分析,结果表明两海域气溶胶的消光系数、散射系数以及单次散射反照率的日变化均有明显特征,黄海海域具有明显的月差异和季差异。单次散射反照率日变化范围:2020年7-10月太平洋海域的范围为0.7-0.95,2020年1月至2021年1月黄海海域的范围为0.59-0.95。(3)将南海海域与黄海海域的气溶胶粒子谱分布进行对比后发现,两海域中间模态分布特征有较大差异;将近海与远海海洋气溶胶粒子谱数据进行对比发现,近海气溶胶粗模态粒子含量高于远海海洋气溶胶粒子。(4)黄海海域能见度等气象参数均有明显的日变化趋势,其中能见度还呈明显月、季差异。研究表明:相对湿度与能见度呈负相关,与粒子数浓度、消光系数、散射系数呈微弱正相关;风速与粒子数浓度、消光与散射系数呈微弱正相关。利用Hanel提出的相对湿度对粒子粒径的影响规律(r(RH)=r*(1-RH)-1/u),基于米(Mie)散射理论建立反演单次散射反照率的模型,反演值与实测值拟合较好,相关性达到89.2%。

关键词：海洋气溶胶复折射率消光系数散射系数单次散射反照率气溶胶谱分布气象参数

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基于时间卷积网络的蒸发皿蒸发量预测研究

基于时间卷积网络的蒸发皿蒸发量预测研究

作者：史俊才太原理工大学

学位级别：硕士

蒸发(Evaporation)过程直接或间接影响着气候变化和农业生产。农业生产主要依赖于对现有水资源的有效利用,特别是易干旱、干旱、半湿润和半干旱等缺水地区。蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量... 详细信息

蒸发(Evaporation)过程直接或间接影响着气候变化和农业生产。农业生产主要依赖于对现有水资源的有效利用,特别是易干旱、干旱、半湿润和半干旱等缺水地区。蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量的估算具有十分重要的意义。蒸发皿蒸发量(Pan Evaporation)是衡量蒸发量大小的重要指标,是有时序特征的数据对象,有特定的时间间隔,具有数据量大且数据结构复杂的特点。由于蒸发的过程具有高度的复杂和非线性性质,影响因素较多,传统的经验方法泛化性较弱,预测精度较低,蒸发皿蒸发量的预测研究面临着诸多困难和挑战,其中现有预测方法大多是基于气象观测站单站点的研究,未能有效利用蒸发皿蒸发量的空间因素,预测结果存在一定的片面性。针对以上问题,本文的主要研究内容与结论如下:(1)探究不同机器学习算法对蒸发皿蒸发量预测的适用性。使用多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)、随机森林(Random Forests,RF)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),利用山西省太原市地面国际交换站1960年至2019年观测的气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水和蒸发量,共7项气象参数构建时序数据,对本站点的日蒸发皿蒸发量进行预测,并对最优预测模型进行泛化性验证。结果表明,5种模型将全部气象参数作为输入项时,对太原市地面国际交换站的蒸发皿蒸发量预测精度由高到低依次为TCN模型、LSTM模型、MLP模型、RF模型和SVM模型,其中TCN模型的预测精度最高,泛化性较强,其判定系数(Coefficient Of Determination,R2)达到了0.85443。神经网络模型要优于传统机器学习模型。同时,本文还探究了不同气象参数输入组合对模型预测精度的影响。其中当模型输入项为气温、日照和风速3项时,5种模型的R2均大于0.8,在输入参数严重缺失的情况下,该输入组合的预测结果有较高的性价比;在大多数输入组合的预测实验中,TCN模型均保持了较高的预测精度,其中有特殊情况,当模型输入项为日照、气压双参数时,SVM模型的预测精度最高,SVM模型更适用于双参数和三参数下蒸发皿蒸发量的预测。(2)构建基于注意力机制的KNN-TCN蒸发皿蒸发量预测模型。以我国北方地区14个地面国际交换站观测的7项气象参数为条件数据,以TCN为基础模型探究分析2种改进算法的预测效果。一是引入K-近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法实现研究对象空间因素的有效筛选,构建KNN-TCN混合模型;二是引入时间-特征注意力机制(Attention)对条件数据的时间特征和气象参数特征分配权重,构建Attention-KNN-TCN模型。最后利用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和判定系数三项指标对目标站点的预测精度进行评价。结果表明,Attention-KNN-TCN模型预测结果的R2达到了0.89156,相较于基础TCN模型,提升了3.713%。Attention-KNN-TCN模型利用KNN算法充分挖掘了蒸发皿蒸发量的空间因素,其膨胀卷积对时间特征的提取效果较优,残差结构有效保留了原始输入信息,注意力机制对关键的条件信息侧重较为明显,对蒸发皿蒸发量的预测效果提升明显,可以作为我国华北地区的蒸发皿蒸发量预测模型。研究成果可为蒸发皿蒸发量预测研究提供一种新思路,并可为水资源高效利用、农业灌溉以及水资源管理等提供一定的理论参考。

关键词：蒸发皿蒸发量时间卷积网络 K-近邻算法注意力机制气象参数