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Wind vector retrieval algorithm from spaceborne lidar data

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Acta Oceanologica Sinica 2014年第3期33卷 129-135页

作者： WANG Tianyu PAN Delu HE Xianqiang WANG Difeng State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics the Second Institute of OceanographyState Oceanic Administration

The principal purpose of this paper is to extract entire sea surface wind＇s information from spaceborne lidar, and particularly to utilize a appropriate algorithm for removing the interference information due to white caps and subsurface water. Wind speeds are obtained through empirical relationship with sea surface mean square slopes. Wind directions are derived from relationship between wind speeds and wind directions im plied in CMOD5n geophysical models function （gmf）. Whitecaps backscattering signals were distinguished with the help of lidar depolarization ratio measurements and rectified by whitecaps coverage equation. Subsurface water backscattering signals were corrected by means of inverse distance weighted （IDW） from neighborhood non-singular data with optimal subsurface water backscattering calibration parameters. To verify the algorithm reliably, it selected NDBC＇s TAO buoy-laying area as survey region in camparison with buoys＇ wind field data and METOP satellite ASCAT of 25 km single orbit wind field data after temporal-spa tial matching. Validation results showed that the retrieval algorithm works well in terms of root mean square error （RMSE） less than 2m/s and wind direction＇s RMSE less than 21 degree.

关键词： remote sensing spaceborne Lidar wind retrieval gmf

A unified C-band and Ku-band geophysical model function determined by neural network approach

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Acta Oceanologica Sinica 2008年第6期27卷 33-39页

作者： ZOU Juhong LIN Mingsen PAN Delu CHEN Zhenghua YANG Le State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics Second Institute of Oceanography State Oceanic Administra-tion Hangzhou 310012 China Shanghai Institute of Technical Physics Chinese Academy of Sciences Shanghai 200083 China National Satellite Ocean Application Center National Marine Environmental Forecasting Center State Oceanic Administra-tion Beijing 100081 China

The geophysical model function （gmf） describes the relationship between backscattering and sea surface wind, so that wind vec- tors can be retrieved from backscattering measurement. The gmf plays an important role in ocean wind vector retrievals, its performance will directly influence the accuracy of the retrieved wind vector. Neural network （NN） approach is used to develop a unified gmf for C-band and Ku-band （NN-gmf）. Empirical gmf CMOIM and QSCAT-1 are used to generate the simulated training data-set, and Gaussian noise at a signal noise ratio of 30 dB is added to the data-set to simulate the noise in the backscat- tering measurement. The NN-gmf employs radio frequency as an additional parameter, so it can be applied for both C-band and Ku-band. Analyses show that the %predicted by the NN-gmf is comparable with the σpredicted by CMOIM and QSCAT-1. Also the wind vectors retrieved from the NN-gmf and empirical gmf CMOIM and QSCAT-1 are comparable, indicating that the NN-gmf is as effective as the empirical gmf, and has the advantages of the universal form.

关键词： gmf neural network CMOD4 QSCAT-1

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基于CYGNSS的海面高风速反演模型研究

基于CYGNSS的海面高风速反演模型研究

作者：尹继伟上海海洋大学

学位级别：硕士

台风与人类社会生产、生活具有千丝万缕的关系,它作为一种降雨系统,能够提供充沛的雨水以供人类使用。但是,台风具有惊人的破坏性,易造成巨大的财产损失,且作为自然灾害,它的突发性也很强。能量蕴藏巨大的台风,能够使得产生的风速达到17... 详细信息

台风与人类社会生产、生活具有千丝万缕的关系,它作为一种降雨系统,能够提供充沛的雨水以供人类使用。但是,台风具有惊人的破坏性,易造成巨大的财产损失,且作为自然灾害,它的突发性也很强。能量蕴藏巨大的台风,能够使得产生的风速达到17m/s以上,更甚有60m/s的飓风风速。而海面上台风相对地面上更显凶恶,巨大的威力能够产生数十米的巨浪,时刻威胁到海上作业、捕捞、养殖、勘探、采油等作业人员的生命安全。因此,实现简单、快速、准确的进行海面风速测量是我们亟不可待的任务。气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)研究海洋表面特性以推进预测和跟踪热带气旋,改进对极端天气的预报。CYGNSS卫星可以接收地球表面反射的全球导航卫星系统(GNSS)信号,利用这些反射信号可以对地球表面特征进行反演。其中CYGNSS的L1级星载数据可以对海面风速进行反演。利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)以及美国国家环境预报中心(NCEP)的10米高参考海面风速(10)风速数据作为真实风速,将处理后的CYGNSS的星载数据映射到真实风速。为了改进台风天气的海面风速反演精度,提出两种风速反演得的方法,即利用时延-多普勒功率谱(DDM)建立地球物理模型函数(gmf)和机器学习方法,建立海面高风速反演模型。使用台风期间数据进行风速反演,最终验证了两种星载CYGNSS海面高风速反演方法的可行性,从而弥补了利用CYGNSS数据进行大于20m/s的海面风速反演的研究空白。本文的主要研究内容如下:1)针对本文提出方法的构思,介绍了目前全球卫星导航系统反射测量(GNSS-R)海面风速反演研究的国内外现状,为实验提供了理论依据。2)使用DDM相关信息,通过提取CYGNSS卫星L1级数据中的归一化双基地雷达散射截面(NBRCS)与风速数据进行匹配从而建立gmf风速反演模型。特别是研究在0-70m/s风速区间的台风海况下,建立不同的gmf模型,包括未进行样本量控制的普通gmf模型以及随机抽取样本以对各风速区间进行样本量控制之后建立的高风速gmf模型。高风速gmf模型的性能均优于普通gmf模型,偏差(BIAS)提高了96.97%,均方根误差(RMSE)提高了46.17%,平均绝对误差(MAE)提高了49.74%,平均绝对误差的标准偏差(STD)提高了38.52%,验证了高风速gmf模型更适用于台风天气的风速反演。3)使用机器学习方法的支持向量回归(SVR)、基于主成分分析的支持向量回归(PCA-SVR)、卷积神经网络(CNN)三种模型对风速20m/s以上的CYGNSS数据进行风速反演。由于各风速区间样本量不均衡会导致训练模型出现偏差,因此通过欠采样法随机抽取样本以控制每个风速区间样本量,确保训练模型的泛化性。从总体上看,CNN模型反演海面高风速效果最好,PCA-SVR次之,SVR最差。CNN的MAE为2.71 m/s,RMSE为3.8m/s,与SVR模型相比,MAE提高了33.90%,RMSE提高了30.66%。

关键词： CYGNSS ECMWF NCEP 高风速反演 gmf 机器学习

利用射线追踪法分析三种典型对流层映射函数在中国区域的精度

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武汉大学学报（信息科学版） 2015年第2期40卷 182-187页

作者：郭际明章迪史俊波周命端武汉大学测绘学院湖北武汉430079 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室湖北武汉430079 广西空间信息与测绘重点实验室(桂林理工大学) 广西桂林541004 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044

基于中国区域内8个气象站点2012年全年的探空数据,采用射线追踪法计算了各个站天顶方向至4°高度角区间内18个方向的对流层流体静力学和非流体静力学延迟量,将天顶延迟通过NMF、gmf和VMF1三种映射函数投影到各个高度角方向,与射线追踪... 详细信息

基于中国区域内8个气象站点2012年全年的探空数据,采用射线追踪法计算了各个站天顶方向至4°高度角区间内18个方向的对流层流体静力学和非流体静力学延迟量,将天顶延迟通过NMF、gmf和VMF1三种映射函数投影到各个高度角方向,与射线追踪法得出的延迟量进行比较,结果显示:1 NMF有明显的季节性偏差,且精度与纬度存在强相关性;2 VMF1的精度最高、稳定性最好,但在武汉、长沙等站点存在一定的季节性偏差;3 gmf的精度介于NMF和VMF1之间。

关键词：对流层延迟映射函数 NMF gmf VMF1 射线追踪

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一种星载GNSS-R海面台风风速反演算法

一种星载GNSS-R海面台风风速反演算法

胶质细胞成熟因子支持原代培养的小脑皮质神经元的生存

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：甄佳欢王峰朱云龙北京航空航天大学电子信息工程学院

针对台风海况和常规海况海面风场不同的问题,为提高台风风速反演的精度,研究一种星载GNSS-R(globalnavigationsatellitesystemreflectometry)海面台风风速反演算法。在此基础上通过星载GNSS-R仿真平台生成台风海况特征观测量数据集,并... 详细信息

针对台风海况和常规海况海面风场不同的问题,为提高台风风速反演的精度,研究一种星载GNSS-R(globalnavigationsatellitesystemreflectometry)海面台风风速反演算法。在此基础上通过星载GNSS-R仿真平台生成台风海况特征观测量数据集,并将该数据集作为训练集建立台风海况下特征观测量与海面台风风速的映射关系,得到台风海况下的经验gmf(geophysicalmodelfunction,gmf)。仿真论证表明,利用海面台风风速反演算法反演的台风风速比常规算法反演的台风风速有更高的精度,在[20 m/s,60 m/s]风速区间,台风风速反演RMSE=5.58 m/s。

关键词：台风 GNSS-R 海面风速 gmf

来源： cnki会议评论

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解剖学报 1989年第1期20卷 50-55页

作者：郭畹华林启祥中山医科大学组织学胚胎学教研室美国爱荷华大学医学院神经科神经化学和神经生物学研究室

胶质细胞成熟因子(gmf)是从成年牛脑中提取的一种酸性蛋白质,它能可逆地促进成星形胶质细胞形态和化学的分化。我们现在建立富含神经元的生后7天大鼠小脑皮质分离细胞原代培养物,间接免疫荧光染色分类计数证明,该原代培养物中神经元占... 详细信息

胶质细胞成熟因子(gmf)是从成年牛脑中提取的一种酸性蛋白质,它能可逆地促进成星形胶质细胞形态和化学的分化。我们现在建立富含神经元的生后7天大鼠小脑皮质分离细胞原代培养物,间接免疫荧光染色分类计数证明,该原代培养物中神经元占细胞总数的97%,其中绝大部分是颗粒细胞。加纯化的 gmf 在此培养物,可明显促进神经元的生存;而不加 gmf 的对照培养物,神经元的数目明显减少。纯化 gmf 的这种作用与其剂量有关,最适的刺激剂量浓度为250 ng/ml。虽然对 gmf 影响小脑皮质神经元生存的机制尚不清楚,但实验结果提示,gmf 的功能不只限于对胶质细胞,它在中枢神经系统内,也可能是一种对神经元起神经营养作用的生长因子。

关键词： gmf 原代培养小脑神经元大鼠

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非“适度进口”的风险防范

法学杂志 2018年第12期39卷 87-96页

作者：夏志红北京航空航天大学法学院北京100191

"适度进口"是在公平国际贸易体制下,基于国内粮食供需平衡合理进口的农业可持续发展策略。受"新自由主义"、有限农业资源与GDP主义等因素的影响,特别是"基因革命","过度"的粮食进口将进一步加剧粮食市场结构性矛盾、农业环境与生命健康... 详细信息

"适度进口"是在公平国际贸易体制下,基于国内粮食供需平衡合理进口的农业可持续发展策略。受"新自由主义"、有限农业资源与GDP主义等因素的影响,特别是"基因革命","过度"的粮食进口将进一步加剧粮食市场结构性矛盾、农业环境与生命健康的潜在风险以及粮食主权的安全。为此,应以独立平等的立法权、"双反"的司法救济权与农业"特殊保障机制"的自卫权维护粮食主权;以完善农业政策立法调整粮食产业结构,使粮食供需与生态平衡,限制和禁止转基因粮食进口,构建"适度进口"策略的法律框架,确保粮食安全。

关键词： “适度进口” gmf 粮食主权粮食安全

对流层映射函数对南极地区GPS基线解算的影响

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测绘通报 2015年第12期 5-9页

作者：李斐张卿川张胜凯左耀文武汉大学中国南极测绘研究中心湖北武汉430079

映射函数是将对流层模型得到的天顶延迟准确转化为传播路径延迟的关键,选择合适的映射函数对于对流层模型的准确性和GPS定位精度的提高有着十分重要的意义。本文介绍了NMF、VMF1和gmf 3种映射函数,采用我国南极中山站、长城站及南极大... 详细信息

映射函数是将对流层模型得到的天顶延迟准确转化为传播路径延迟的关键,选择合适的映射函数对于对流层模型的准确性和GPS定位精度的提高有着十分重要的意义。本文介绍了NMF、VMF1和gmf 3种映射函数,采用我国南极中山站、长城站及南极大陆周边IGS站的数据,通过计算比较了3种映射函数在南极地区对GPS基线解算的影响。结果表明,在南极地区进行GPS基线解算时,采用NMF函数产生的误差最大,VMF1与gmf的结果则更加精确,VMF1的效果略好于gmf。

关键词：映射函数 NMF VMF1 gmf 南极

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对流层映射函数对GPS基线解算质量的影响

测绘信息与工程 2010年第1期35卷 10-12页

作者：汪顺喜任永超吴戈立武汉大学测绘学院武汉大学卫星导航定位技术研究中心武汉市珞喻路129号430079

介绍了对流层延迟映射函数的发展过程,分析了NMF模型、gmf模型和VMF1模型的特点,利用GAMIT软件使用实测数据比较了三种模型对基线解算质量的影响。

关键词： NMF gmf VMF1 基线重复性映射函数